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About

关于我

我在数字化转型与 AI 工程之间工作:定义问题、整理数据、构建系统,也持续校准自己的判断。

LIOR 本人照片
LIOR AI Engineering · Shanghai

把工程带进智能,
也带进生活。

我目前从事企业数字化转型工作,日常围绕数据工程、合同盈利分析、经营分析与数据治理展开,同时把 AI Agent、本地大模型与自动化工作流引入真实业务。

我的工作通常从一个模糊的经营问题开始:先统一语言与口径,再建立数据结构和工程边界,最后把结果交付为能够持续使用的系统。

相比一次性的演示效果,我更在意长期稳定、证据边界与可维护性。审美上保持克制,因为真正复杂的部分应该留在系统内部。

Role
AI Engineer · Digital Transformation
Based
Shanghai · Remote
Default
Local-first · Evidence-led

决定系统质量的,
往往不是工具。

  1. 01

    从问题出发

    先定义业务问题与判断边界,再讨论技术选型。

  2. 02

    数据驱动

    让结论建立在数据与事实之上,警惕直觉和话术。

  3. 03

    本地优先

    重要数据尽量不出域,优先可私有化、可离线的方案。

  4. 04

    稳定可复用

    偏爱结构清楚、可测试、能长期维护的系统。

  5. 05

    保持克制

    把复杂留在系统内部,把简单交给使用者。

  6. 06

    独立判断

    工具服务于目标,不让热点替代判断。

专业范围

从数据底座、经营分析到 AI 工程与组织落地,工作围绕同一条交付链路展开。

01 Data Engineering

数据工程

从采集、建模到治理,建立稳定、可复用的数据链路。

  • 数据建模与仓库分层
  • 批流一体管道(Spark / Flink)
  • 数据质量与指标口径治理
  • SQL 性能优化
02 Business Intelligence

经营分析

让数据服务于决策,构建合同级、经营级的分析体系。

  • 合同盈利精细化分析
  • 经营驾驶舱与 Dashboard
  • 指标体系设计
  • Power BI 建模与可视化
03 AI Engineering

AI 工程

把大模型能力工程化,落到真实业务与工作流之中。

  • AI Agent 设计与编排
  • 检索增强与知识库
  • 提示工程与评测
  • 工具链集成(Claude Code / Codex)
04 Local-first Systems

本地优先系统

在本地与私有环境部署模型与工具,兼顾隐私与稳定。

  • 本地大模型部署(Ollama / LM Studio)
  • 私有化推理与网关
  • 离线可用工作流
  • 数据不出域方案
05 Workflow Automation

流程自动化

用自动化消除重复劳动,沉淀可复用的工程实践。

  • 自动化办公与报表
  • 内容生产流水线
  • 任务编排与调度
  • 跨系统集成
06 Digital Transformation

数字化转型

从业务问题出发,推动组织的数据与智能化落地。

  • 数字化规划与落地
  • 业务—数据—AI 对齐
  • 数据治理体系
  • 团队工程能力建设

工具服务于判断,
而不是替代判断。

设备、模型与软件会持续变化;选择标准保持稳定:本地优先、可控、可复用、能够进入真实工作流。

01 Hardware

硬件

  • Mac(Apple Silicon) 主力开发与本地推理,统一内存跑本地模型
  • 外接高分屏 双屏工作流,代码 / 文档 / 仪表盘分区
  • 机械键盘 长时间工程与写作
02 AI Models

AI 模型

  • Claude(Fable / Opus) 工程、写作与复杂推理主力
  • GPT / Codex 代码生成与工程化实验
  • 本地模型 Ollama、LM Studio 运行开源模型,隐私优先
03 AI Agents

AI Agent

  • Claude Code 仓库级工程助手与自动化
  • OpenAI Codex 工程任务与脚本编排
  • Hermes Agent 长时运行的任务型 Agent 实验
  • OpenClaw 本地网关与工具编排
04 Development

开发

  • Python / TypeScript 数据、后端与前端工程
  • Git / GitHub 版本控制与协作
  • Cloudflare Pages / Workers 边缘部署
  • VS Code / 终端 主要编辑与运行环境
05 Data Engineering

数据工程

  • SQL 建模、分析与性能优化
  • Spark / Flink 批处理与流处理
  • Power BI 经营分析与可视化建模
06 Productivity

效率

  • 本地优先工具 数据尽量不出域,稳定可复用
  • 自动化工作流 重复动作交给脚本与 Agent
  • 结构化笔记 Markdown / MDX 沉淀知识
07 Content Creation

内容创作

  • Markdown / MDX 技术写作与文档
  • 小红书 AI 工具与工作流分享
  • 自建站点 liorbase.com,长期个人数字资产

当前关注

  1. 01

    AI Agent 的工程化与长期可用性

  2. 02

    本地大模型在真实业务中的落地

  3. 03

    合同盈利与经营分析的数据体系

  4. 04

    把重复劳动交给自动化工作流

Engineering Intelligence. Designing Life.

把经营问题,交付为可运行、可验证的智能系统。

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适合讨论经营分析、数据治理与 Local-first AI。先确认真实问题、约束和判断边界,再决定是否需要系统建设。

  • 经营分析与指标体系
  • 数据治理与数字化架构
  • Local-first AI 与 Agent 工作流
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