Zhuohang Li
匠人官方导师

Zhuohang Li

Senior Data&AI Architect

Selina Li 是一位资深 数据与AI架构师,目前任职于 微软亚太区(Office of the CTO, Microsoft Asia),专注于澳新地区(ANZ)的战略级数据与人工智能项目。她在金融、零售、咨询和云计算等多个行业拥有超过10年的技术与管理经验,曾在 澳洲联邦银行(CBA)、Officeworks、德勤(Deloitte) 等知名企业担任核心职位。Selina 既有深厚的数据工程与AI技术背景,也具备跨部门团队领导与大型数字化转型经验,能够将前沿技术与企业实际紧密结合,为客户和学员提供落地价值。

  • Microsoft曾就职

工作经历

Microsoft Asia,Senior Data & AI Architect / Senior Customer Experience Program Manager,墨尔本

  • 负责澳新地区战略性数据与AI项目,推动客户在生成式AI与数据架构上的落地实践。

Commonwealth Bank of Australia (CBA),Chapter Lead - Gen AI(Engineering Manager),墨尔本

  • 领导工程团队构建与维护Gen AI平台与服务,确保工程卓越与高质量交付。

  • 与产品负责人、技术负责人密切合作,推动生成式AI应用在银行场景中的落地。

Officeworks,墨尔本

  • Tech Lead, Data Product Development:主导数据产品开发方向,协调跨团队交付。

  • Principal Data Engineer:负责数据平台建设与优化,提升数据架构性能与可靠性。

  • Lead Data Engineer, Officeworks Data & Analytics Platform (ODAP):设计并实施企业级数据与分析平台,支撑全公司数字化运营。

Deloitte Consulting, 墨尔本

  • Manager, Data & AI:负责战略AI与转型项目,帮助客户设计AI战略与实施路径。

  • Senior Consultant, Analytics & Cognitive:主导数据分析与智能化项目,推动大规模客户业务升级。


教育背景

  • Carnegie Mellon University, Heinz College — 信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)
    香港中文大学商学院(CUHK Business School) — 工商管理学士,金融与会计专业


专业认证

  • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

  • AWS Certified Solutions Architect – Associate

  • Google Cloud Certified Professional Cloud Architect

  • Google Cloud Certified Professional Data Engineer

  • Databricks Certified Data Engineer Associate

  • SnowPro Core Certification (Snowflake)

  • dbt Developer

  • HKICPA 全部考试合格(会计师资格)


擅长技术栈

  • 云与大数据平台:Microsoft Azure、AWS、Google Cloud、Databricks、Snowflake、dbt

  • 编程与开发:Python、SQL、Java、JavaScript、React.js、HTML5、CSS、Git、Linux

  • 数据与AI:数据建模、数据管道、Kafka、机器学习、生成式AI、AI平台架构

  • 可视化与分析:Tableau、Power BI、交互式仪表盘、数据挖掘与可视化

  • 跨领域能力:团队领导、战略转型咨询、项目管理、技术写作与演讲

预约须知计费、取消退款、老师审核与上课前准备

预约与退款

  • 按你选的时段计费:30 分钟的时段算 0.5 小时,1.5 小时就是 1.5 倍时薪
  • 开课前 1 小时以上,可以在「我的预约」申请取消,提交后进入退款处理,等待老师确认
  • 老师没按约定时间到场,或内容明显不对口,联系客服说明情况,平台核实后退款
  • AI 咨询、AI 落地、团队 AI 赋能目前不叠加会员折扣

约之前准备好这些

  • 一两句话写清楚现在怎么做、卡在哪一步
  • 3–20 份真实样例(单据、邮件、表格),敏感信息先打码
  • 现在用的软件名称,确认能不能导出 / 导入数据
  • 上课时让能操作电脑和账号的人在场

老师怎么审核

  • 提交资料后由匠人团队人工审核,看做过的真实项目,不看头衔
  • AI 类老师需要提供至少 1 个落地案例,可以脱敏
  • 每次课后学员可以打分和写评价,评价显示在老师页面

一小时大概能做多少,看「约 AI 老师」说明 →