•负责学院机房虚拟化环境搭建，使用Docker Compose编排多容器服务，编写Shell脚本实现自动化镜像更新与回滚机制。
•参与开源社区贡献，向Apache Kafka项目提交关于消费者组重平衡优化的代码补丁，通过官方Code Review并合并至3.5版本分支。
•在分布式存储课程实验中构建HDFS副本管理策略仿真模型，通过Jupyter Notebook实现数据倾斜检测算法，获课程最佳实践奖。
•负责核心交易数据链路的底层存储运维，保障双 11 大促期间数据零丢失，实现核心业务可用性 99.99%。
•引入全链路监控体系，对慢查询与 IO 瓶颈进行精准定位，将数据库响应延迟降低 40%。
•处理突发性存储故障，建立快速灾备切换机制，将业务中断时间控制在分钟级别。
•参与数据平台的版本迭代，制定灰度发布策略，确保新特性上线过程中旧业务不受影响。
•与数据开发团队协同，优化资源配置方案，协助解决开发环境资源争抢问题，提升整体研发效率。
高级数据平台运维工程师自动化平台搭建容量规划预测
北京
•带领 5 人运维小组负责公司数据中台的日常运营，建立标准化巡检与应急响应流程。
•主导运维效能平台的搭建，集成 Ansible 与 Prometheus，实现服务器分钟级交付与故障自动告警。
•优化集群架构设计，实施分层存储策略，使平台存储成本降低 30%，同时提升数据读取吞吐量。
•定期进行容量规划与压力测试，提前识别资源瓶颈，为公司业务扩张提供坚实的数据基础设施支撑。
•推动运维知识沉淀，编写故障排查手册，降低团队新人上手门槛，提升整体协作效率。
•针对实时流计算节点频繁 OOM 问题，通过调整 JVM 参数与优化监控告警阈值，将作业重启率降低 90%。
•在项目实施阶段，提前规划计算资源水位，确保平台在高峰期稳定处理 TB 级数据流。
•上线后，持续跟踪数据处理延迟指标，优化反压策略，使端到端数据延迟缩短 35%。
•与数据开发团队紧密配合，提供平台使用最佳实践指导，协助解决数据倾斜等技术难题。
•该项目成功交付后，显著提升了公司实时决策的数据时效性，为业务运营提供了有力支撑。
•负责公司 PB 级历史数据从传统数仓向对象存储迁移的运维实施与保障工作。
•制定详细的迁移切换方案，编写数据校验脚本，确保迁移过程中数据一致性与完整性 100%。
•迁移后，对存储层进行性能压测与调优，使数据查询响应时间缩短 45%。
•建立完善的存储监控体系，实时追踪存储消耗与访问热点，及时发现并解决潜在风险。
•该项目的成功实施，大幅降低了数据存储成本，为公司的数据湖战略落地提供了坚实基础。
分布式数据库集群管理（TiDB/ClickHouse） 数据湖存储与计算引擎运维（Spark/Flink） 技术社区贡献与开源实践:
持续向Prometheus生态贡献插件开发，自主实现的MySQL慢查询监控Exporter已被收录至官方推荐插件列表，GitHub Star数达800+。
在知乎/思否平台发布《生产环境Redis缓存穿透解决方案》系列技术长文，单篇最高阅读量2.3万，获得腾讯云社区年度优质作者认证。
组织校内运维技术沙龙，设计Kubernetes故障排查实战workshop，培养12名同学获得CKA认证，相关案例被收录至学院数字化教学案例库。
