传统行业DA，未来何去何从？
传统行业DA寻求转型路径与身份焦虑的探讨。
1. 关键信息
- 身份：商科PhD，现为传统行业Data Analyst，面临H1B与PERM压力。
- 目标：转Tech Product DS / MLE / AIE，担忧技能gap与production经验不足。
- 现状：WLB尚可，但工作内容偏labor reporting，技能恐被AI取代。
- 路径建议：内部转DS title、积累production项目、发paper走NIW、考虑AI PM。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
无
4. 争议或不同意见
- #6指出最实用路径为DS进大厂再转AS（#6）。
- #9与#11认为学术背景无需硬啃算法，建议AI PM或专注数据工程（#9、#11）。
- #4与#8建议补ML sys design与AI+business论文，以工程化可复现为卖点（#4、#8）。
5. 行动建议
- 优先争取内部转DS title，接触production项目。
- 业余补ML与系统设计，撰写可工程化论文。
- 考虑NIW路径或AI PM备选，持续关注H1B机会。
距离https://www.uscardforum.com/t/topic/361760已经过去一年多了，回来给大家更新一下近况，也非常感谢当时大家的热心回复和无私建议 去年听从大家的建议，我把所有不太想去的 teaching school 的 flyout 都拒掉了，专注找 industry 工作，终于在6月底被一家传统行业的公司捞起来做Data Analyst，虽然工资不高，但也算能苟着。目前 WLB 还不错，老板和teammate也都很nice，无比感激 。工作内容不难，主要是写 SQL，画dashboard，偶尔搞搞10年前的machine learning model，没什么技术含量，感觉即将被AI取代了 另一方面，现在做的工作偏向 labor reporting 和 strategy，有点像 in-house consulting，但不直接参与对外产品。我对做产品更感兴趣，长期来看还是希望能转去 tech 做 Product DS（求拍醒，这个方向也是 SQL ？），再往后如果有机会，希望能转到 MLE 或 AIE。 目前业余时间相对充裕，想听听大家的建议，看看下一步该怎么规划。现在主要考虑这几个方向： 选项1： 继续在当前公司努力搬砖，多争取好项目，争取升职 ：今年 Level 2 没抽中 H1B，如果能尽快升职到更高 level，理论上可以提高中签概率。 选项2： 继续发一些二流 paper，攒 citation，尝试走 NIW ：因为公司规定必须抽中 H1B 才会启动 PERM，而现在 PERM 也越来越难办，所以在考虑是否能走NIW。前段时间问了一圈律所，基本上全聚德 ，主要是因为 paper 和 citation 太少，加上目前在业界非 research 岗，比较难讲出有说服力的故事。虽然商科发 paper 本身就不容易，但从纸面数据来看确实偏弱，可能还是要灌灌水把数量做上去？ 选项3： 刷题准备跳槽，目标是 tech 的 Product DS / MLE / AIE ：这可能算是“dream offer”级别的方向了，但感觉和身份相比不是当务之急？不过即使暂时不跳，也想利用业余时间补一下 AI / ML 相关的内容，万一被裁了也还能稍微跟上时代 目前大致是在这几个方向之间权衡，坛友们经验丰富，如果有其他思路或者建议，也非常欢迎指点，谢谢大家！
学术渣渣: 希望能转到 MLE 或 AIE 现在这种机会有很多隐性护城河的，你可能要走很多中间步骤
好的好的请问方便展开说说吗？本门外汉确实也不太懂里面的门道，太久没做相关的东西了
感觉跟我差不多，structured data相应的model这块补补xgboost就行了（其他常用的模型，像RF，logistic你应该都学过而且都很简单）。 MLE比较难，因为现在常说的MLE其实是AI modeling Specialist+DE+Cloud Ops+Cloud Architect。。。这还不是做LLM的，做LLM的MLE更卷。主要你有这方面的知识还不够，更重要的是还得有hands on的经验，建议就是先熟悉好产品然后尽量了解achitecture转，学好ML sys design
确实，感觉如果转MLE的话gap还挺大的，平时可以争取做一些什么项目去补充呢？感觉目前组里也没什么真正的production级别的项目，都是自己小打小闹
学术渣渣: 希望能转到 MLE 或 AIE 最实用的路径就是DS进亚麻，然后找好心老板change title变AS
照这样说，我现在的公司也可以DA转DS，感觉也是一条路
没有什么production项目很正常。上面倒提醒我了，career path上你phd进去给DA title有点委屈你了，争取干个一两年先转成DS或者scientist的title，然后再慢慢争取scope。技能和项目经验上感觉会差别很大给不好什么意见，但我如果是你的话我可能会工作之余写一些AI+business相关的垃圾论文然后把能够上云维护/工程化/可复现作为卖点之一？毕竟大部分一般的ai相关的论文pipeline写的还是很垃圾的
如果不想走技术路线其实还可以做AI PM做偏应用的岗位 DA的哪些后端skill都能用得上 用AI做前端，workflow automation这些能画大饼的东西 我其实感觉学术背景如果不强没必要硬啃技术啊algo什么的 基础技术栈心里有个数 然后交给大公司做就好了 data这些年技术栈演进非常快 你还没成SME这东西可能就被业界抛弃了 而且你之前的帖子也提到你是商科PhD 说实话 差不多5/6年前车险Progressive里面做algo的DS岗都是理工科数学物理CS这种PhD了 当然我这里说的是真Data “Scientist”不是一些公司那种干着DA活的伪DS 现在感觉这种岗位也少了 5年前很多公司DA/DS混着用的
哎，title是DA确实有一点low，当时也投了这个公司的DS岗，但没被捞，没办法了 谢谢你的建议，感觉内部先转到DS，然后再接触一点相关的项目可能会更好。另外论文这方面主要是在想数据要怎么搞，毕竟现公司的数据不能拿来发论文，感觉还是得蹭还在学界的朋友们的paper，不知道内容上能不能搞云维护/工程化/可复现
确实有想过AI PM这个方向，但本人纯i人，一想到要当PM天天跟xfn开会扯皮就有点难受，还是比较喜欢静静地自己做点有意思的东西，也不一定要追赶技术前沿，但希望别太掉队就行了