biostat phd选择data science/statistician利弊？

大家好, 我是biostat在读的4年纪phd。预计明年毕业。做的high-dimensional data。目前没想好毕业之后是该去药厂做biostatistician还是去做data science。请问大家对这两方向的利弊怎么看呢？
今年有试着找summer intern，但是投的data science职位全部石沉大海，投的药厂现在有一个小offer，偏clinical trial方向。但是听说药厂一直在走下坡路，所以在犹豫要不要做summer intern。


谢谢大家！

data science是卷，但是大家对biostatistician印象不深是因为这个pool比DS还要小。
我是biomed research ds出身，现在转到业界做ds，虽然还是医疗领域，但是至少完成了学界向业界的转变。
建议选DS，你可以选择的公司和行业范围很宽。行业：药厂、保险、医疗科技；学界：学校、科研机构，都可以。Biostats坑更少，并且会让你之后的路变局限。我见过biostats title最多的还是学界，大部分技术栈还是R+SQL。虽然你可以用python，但周围人都不用，你很难改变环境。虽然R很好，但它的强大终归局限于数据分析里。
具体说一下ds优于biostats的理由：
1、岗位数量更多
2、平均薪资更高
3、技术栈更偏engineering，尤其是如果你往建模方向走的话。而biostats大部分的工作都是临床医学的数据分析，药厂或学界没有太多建模需求（正在发展，但不是主流）
4、跨行业的话，生物医药领域的DS，比biostats更有可能跳出去
5、发展前景：我自己的实践和观察，ds从职业发展的广度和深度来说，都比biostats好。因为biostats是个established title，而DS比较新。新意味着探索的机会更大，无论你接下来侧重DA、DE、SDE，都是有可能的。

补充内容 (2021-3-4 13:00):
btw，找工作的时候不要挑，什么title都可以尝试。等你找到了，再跟大家探讨探讨利弊。我个人认为biostats的考查内容是ds的子集。

你自己都体会到了data science行业有多内卷了，还不清楚自己应该选啥吗