计算机视觉为开发者提供了多样化的职业道路，涵盖依赖于分析视觉数据的各种行业。这些角色通常涉及设计算法、处理图像或视频，以及部署能够解释视觉信息的系统。关键领域包括研究、软件工程以及机器人或医疗保健等专业应用。该领域需要扎实的编程技能，熟悉 OpenCV 或 PyTorch 等框架，并理解机器学习技术。
一个常见的职业道路是计算机视觉工程师，他们可能会构建用于对象检测、人脸识别或自动导航等任务的系统。例如，在自动驾驶汽车领域，工程师开发算法来识别行人或解释交通标志。在医疗保健领域，团队创建工具用于分析 X 射线或 MRI 扫描等医学图像。另一个角色是机器学习工程师，专注于针对特定用例训练和优化视觉模型，例如 CNN（卷积神经网络）。嵌入式系统领域的职位也在增长，需要针对无人机或智能手机等设备优化视觉模型，平衡性能与有限的计算资源。以数据为中心的职位，例如为模型训练标注或清理数据集，同样至关重要。
新兴机会包括 AR/VR 开发，其中用户运动跟踪或 3D 环境生成依赖于视觉技术。农业等行业使用视觉系统进行作物监测，而零售业则将其用于库存管理。机器人领域也存在用于导航和操纵的角色，以及监控领域用于异常检测的角色。进入该领域的开发者应优先获得使用 TensorFlow 或 YOLO 等工具的实践经验，为开源项目做贡献，并理解线性代数和光学基础知识。随着应用的扩展，处理弱光图像或实时处理等特定领域挑战的专业知识对于技术专业人士将仍然宝贵。