1: 精通pyhton shell脚本编程

2：熟悉python 爬虫相关内容

3：熟悉flask编程

4：通过flaks独立开发出一套餐饮管理系统

5：通过python编写股票价格实时获取代码并推送到飞书群，能够实时通过飞书群查看自己关心的股票实时价格信息

6：通过python编写爬取新闻联播信息内容到飞书群 方便每日查看新闻联播内容

7: 精通python shell脚本编程，擅长运维自动化，精通ansilbe, saltstack,terroform等批量化 自动化运维工具，熟悉gitlab cicd 各种流水线yaml文件编写和设计，熟悉gitlab cicd 和 gitlab runner等一整套gitlab 流水线技术栈。

8：熟悉terroform开源项目 可通过编写terroform脚本快速批量创建各种公有云资源以及管理公有云资源，极大提升云资源的创建效率。熟悉阿里云 腾讯云各种公有云资源的使用和监控体系的建立，以及各种公有云资源的成本监控

9: 熟悉prometheus grafana一套监控体系 能够独立完成各个系统的监控系统设计以及各种grafana展板设计

熟悉filebeat fluented kafka es kibana一套日志采集系统，能够独立完成日志采集系统选型设计以及各个索引切分规则，各种kibana展板设计。

10：熟悉flask框架，擅长通过flask框架独立开发后台服务，了解前端相关的技术知识点

11: 精通ansible playbook 脚本文件编写，能快速开发相关的ansible 脚本提升部署和运维效率。熟悉Python 脚本 shell脚本。（）

12: 负责过腾讯企业IT部12个k8s私有集群（共1500+node节点 8000+ pod容器） 的规划，故障处理和性能优化工作，有大规模k8s集群的实际运维和故障处理经验，熟悉业务容器化的各个关键点和踩坑点，熟悉大规模k8s集群的优化方案和实际优化经验。

13: 负责元戎启行自建k8s集群运维搭建维护，非常熟悉k8s集群搭建开源项目kubespray的搭建部署流程和后续k8s组件的各种升级流程 可通过开源项目kubespray 快速搭建3master + 3etcd的高可用集群，以及后续k8s集群的批量升级等操作， 且熟悉开源项目kubespray中各种k8s集群相关优化参数配置，如etcd 独立部署，etcd event事件拆分， api-server同时处理请求参数优化，k8s证书自动更新优化，k8s节点内存软硬驱逐优化设置，k8s节点硬盘软硬驱逐阈值设置更新，k8s节点镜像自动清理相关参数优化等。（https://kubespray.io）

14: 负责元戎启行AI计算平台的搭建和维护工作，包括自建的4090 GPU集群（64台4090节点），阿里pai ai训练平台，曙光l20 ai训练平台。其中自建4090 gpu训练集群底层为开源的k8s平台 + 开源volcano调度器实现训练任务的调度（https://gitee.com/zhichneghe/volcano.git）。阿里pai ai训练平台包括了106台A30 10台A100,底层为开源k8s平台+阿里自研调度系统。曙光l20 ai训练平台底层为开源slurm系统（https://slurm.schedmd.com/）。

15：负责元戎启行所有gpu资源的运维工作 64台4090节点(8显卡单节点） + 32台 3090节点(8显卡单节点） + 106台A30节点（8显卡单节点） + 10台A100节点（8显卡单节点）+94台l20节点（8显卡单节点）。熟悉nvidia显卡原生调度插nvidia-plugin,非常熟悉vgpu开源项目 （https://github.com/4paradigm/k8s-vgpu-scheduler）能够使得单块nvidia显卡虚拟化出多张显卡 从而极大提高显卡的利用效率。（实测此开源项目 比阿里开源的gpushare方案 和腾讯开源的 gpu-manager更加好用 且bug更少 ）

16: 熟悉argo 批处理任务平台部署运维，精通argo 批处理workflow 模版的编写和argo步骤的优化。(https://argoproj.github.io)熟悉gitlab runner的部署和运维以及gitlab runner各种参数的优化（https://docs.gitlab.com）