在科技公司，通常刚入职的岗位是个人贡献者，即Individual Contributor，负责独立完成任务而不领导团队。随着经验积累，可以晋升至团队领导，进入manager级别。科技公司职位一般分为三个层次：第一层是个人贡献者，第二层是manager，包括产品、运营和技术领导，第三层是CEO/COO/CTO等高层。每个级别下又划分不同的等级，如谷歌工程师从L3到L10不等，硅谷其他科技公司的职位分级也类似。

举例来说，数据应用学院的Kevin老师在银行工作九年，其职位体系虽与科技公司有所差异，但进阶流程大致相似。初入银行，职位为associate，相当于Junior software engineer，之后逐渐晋升至ABP、System wide president、director、Manager director等，Manager director属于银行的中高层职位。晋升至Executive级别则较为困难，这是银行内部的常规升职路径。

若想在科技公司或银行晋升，需注意以下几点：

1. 提高编程基础技能，注重细节，如错误检查、命名规范等。

2. 在代码中添加详细的注释，避免他人阅读代码时产生不适，以获得更好的印象和评分。

3. 代码测试要全面，程序编写越多，测试越完善，为后续修改和需求调整提供保障。

4. 积极参与代码审查，提出建设性意见，深度参与项目讨论，赢得领导青睐。

5. 编写完善的文档，确保项目逐步复杂时不会遗漏关键信息。

6. 提升软技能，如时间管理、责任心、团队合作精神、压力应对能力等，尤其要培养领导力和自我驱动意识。

对于软件工程师而言，在谷歌等公司，职位等级从L3到L10不等，在Facebook等公司从E3到E10，苹果从IC2到IC6，职位等级遵循特定的等级体系，通常从低到高晋升。晋升通常需要大约一年的时间，最多两到三年。除了通过长时间积累晋升外，跳槽至另一家公司也是一个途径，可能在新公司获得更快的职位提升。

数据科学相关的职位晋升路径较为多样。对于非CS专业背景的毕业生，通过学习相关技术和知识获得技能后，可以申请数据科学家、数据分析师、商业分析师等岗位。经历大约两到三年，可以晋升至Senior Data Scientist。如果目标是管理层，可以考虑产品经理或Team Lead职位。对于研究生，第一份工作可能是数据分析、数据工程师或商业分析师等职位，通过两年时间，晋升至Senior商业分析师，之后可以继续追求技术或管理方向的提升。

数据专业晋升路径相对复杂，涉及多种职位和发展机会。值得注意的是，数据岗位的title可能不遵循固定规则，不同公司可能采用不同的title排列方式。因此，即使在同一公司职位看起来较低，但实际影响力、薪资和技能提升可能有所增加。关键在于个人能力的提升和职业规划。

在咨询行业，求职者需要具备良好的英语能力、交流能力、领导力和策略思维。进入行业后，通常从Business Analyst Associate、Consultant Associate等职位开始，随着经验积累，可能晋升至Middle management、Project lead、Project manager、VP等不同管理层级。达到Partner或Principal director级别的职位需要较长的时间，通常需要8-10年，这是咨询行业较为典型的晋升路径。

在面对职场中的“玻璃天花板”时，关键在于个人能力的提升和积极寻求突破。在北美数据工作领域，通过华人之间的互相帮助和团队合作，可以构建起一个金字塔式的成功体系，最终突破所谓的“天花板”。成功的关键在于持续学习、积极应对挑战、培养团队合作精神和领导力，以及在职业生涯中不断努力。

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文章来源：天狐定制

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