立正提到，他会在还没打算跳槽的时候去面试，因为面试能带来高质量信息、保持对市场技能的敏感度，也能逼自己回答到底想要什么⁠1。按这个逻辑，投递和面试的价值在于反馈，而不在于投了多少次。如果每轮面试都得到同样的反馈——比如项目深度不够、讲不出完整过程——那继续投只是重复采样，不会自动变好。反过来，如果反馈在变化，说明你在补的东西被市场看见了。所以「一直坚持是否就能越来越好」取决于你每次面试后是否修正了被指出的那块，而不是坚持本身。

立正讲过，拿到 offer 靠的是积累，表达框架只能帮你把已有的东西重新组织；项目经历在先，框架在后，没有那段真实经历，再好的框架也是空的⁠2。他还说，工作本身就是准备简历最好的方式，要去做有相关性的工作，并在工作中提升技能、把内容和影响讲清楚⁠3。所以如果面试暴露的是「没有可讲的 DS 项目」，那么继续海投 DS 岗和转 analyst 都不是核心问题，先补一段真实、能讲出完整过程的项目才是。他提到这件事可以主动创造，用几个周末解决一个真实问题，不需要很大但要真实、要深⁠2。

立正提到，职业初期很多人会觉得 analytics 是低端岗位、modeling 是高端岗位⁠4。如果差距只是暂时缺 modeling 经历，analyst 岗可能让你离 DS 更远；但如果差距在于你更擅长把问题讲清楚、影响决策，analyst 反而可能是积累相关经历的地方。判断标准是他说的「具体甲方感」：脑子里要有具体的公司、岗位和人，才能想清楚简历怎么打动对方⁠5。所以先问自己：目标岗位到底要什么，analyst 的经历能不能被那个岗位认作相关。

立正讲简历时提到，工作经历本身是准备简历最好的方式，要去做有相关性的工作，并在过程中提升技能，最后能把工作内容和产生的 impact 讲好⁠1。所以 analyst 经历要往 DS 靠，不是把 title 改成 data scientist，而是从你做过的事里挑出和 DS 岗位真正重合的部分：你定义过什么问题、用了什么数据和方法、结论怎样影响了业务决策。招聘方看的是这段经历能不能说明你具备 DS 需要的判断力，而不是你原来挂什么头衔。如果只是把 analyst 的日常换个说法，面试官追问细节时仍然会露出来。

筛选人才时，立正看重的是一个人有没有经历过一次完整的能力跃迁，能不能讲出学习过程的细节：一开始哪里不会、走过哪些弯路、哪次反馈让你发现方法错了、后来换了什么做法、怎么判断自己真的变强了⁠2。analyst 转 DS 的叙事可以套这个结构：你原来在什么业务场景里工作、积累了什么领域经验，后来通过某个项目学会了什么新的工作方式，如果回到原来的场景会怎么把事做得更好⁠3。这样写出来的经历，比堆砌工具名词更能让面试官相信你能胜任 DS。