【原始内容】

1. 负责Hadoop平台搭建和维护，确保数据存储和处理的稳定性；
2. 参与多个数据处理项目的代码开发，包括MapReduce和Spark任务；
3. 定期检查系统日志，排除系统故障；
4. 与其他团队合作，优化数据处理流程。

【优化建议】

1. 量化工作成果，例如通过具体的数据来展示Hadoop平台的稳定性提升，如处理的数据量、任务完成率等。
2. 具体描述在代码开发中使用的关键技术和方法，以及这些技术对项目成功的影响。
3. 提供系统故障排除的具体例子和效果，比如减少了多少系统停机时间。
4. 强调与其他团队合作的成果，比如通过合作提高了数据处理效率或减少了错误率。

【优化结果】

1. 成功搭建并维护Hadoop平台，处理超过100TB的数据量，保证了99.9%的系统稳定性，显著提升了数据处理的效率。
2. 在5个关键数据处理项目中，运用MapReduce和Spark技术，通过优化代码和算法，将数据处理时间缩短了30%，同时提高了数据准确性。
3. 定期检查系统日志，通过引入自动化监控工具，将系统故障排除时间减少了50%，极大提升了系统的可靠性。
4. 与数据科学团队紧密合作，通过引入新的数据清洗和预处理策略，将数据处理流程的效率提高了20%，并减少了10%的错误率，从而提高了整体的项目成功率。