在校期间系统学习了计算机原理、操作系统、数据结构等专业课程，GPA达到3.5/4.0。积极参与学校组织的编程竞赛，曾获校程序设计大赛二等奖，掌握扎实的计算机理论基础和编程能力。

• 负责公司内部服务器集群的日常运维与监控，通过编写Python脚本实现服务器状态自动化巡检，将服务器故障发现时间从平均2小时缩短至30分钟内。
• 参与公司内部自动化部署系统的开发与优化，使用Shell脚本和Jenkins搭建持续集成/持续部署（CI/CD）流水线，使软件部署效率提升40%。
• 与开发团队协作，优化线上服务的性能与稳定性，通过分析日志和性能数据，定位并解决了多个影响用户体验的性能瓶颈问题，服务响应时间平均降低30%。

• 主导公司云平台的迁移与优化项目，将传统IDC机房业务逐步迁移至阿里云，通过合理规划资源和优化配置，使云平台成本降低25%。
• 开发了基于Prometheus和Grafana的监控系统，实现对云平台资源使用情况、服务运行状态的实时监控与可视化展示，为运维决策提供数据支持。
• 建立故障应急响应机制，编写自动化故障恢复脚本，在网络故障、服务器宕机等突发情况下，能快速恢复业务，将业务中断时间平均缩短至15分钟以内。

• 项目背景：公司业务快速增长，原有服务器资源管理混乱，急需一套自动化资源管理系统。
• 项目内容：作为核心开发人员，使用Python和Django框架开发服务器资源管理系统。实现服务器资产信息录入、查询、分配、回收等功能，集成CMDB（配置管理数据库），与监控系统对接获取服务器实时状态数据。
• 项目成果：系统上线后，服务器资源分配效率提升50%，资产信息准确率达到99%，为公司节省了大量人力成本，同时为后续的资源规划和扩容提供了数据依据。

• 项目背景：公司线上服务用户量激增，数据库性能成为瓶颈。
• 项目内容：参与数据库优化项目，分析数据库慢查询日志，使用SQL优化工具对关键业务SQL语句进行优化，引入Redis缓存机制减轻数据库压力。同时，对数据库架构进行调整，从单库单表逐步拆分为分库分表架构。
• 项目成果：优化后数据库响应时间平均降低60%，在用户量增长30%的情况下，数据库服务器负载稳定在合理范围内，保障了线上服务的高可用性。