【原始内容】

1. 参与开发公司内部使用的Python自动化脚本，提高工作效率；
2. 对接数据库，完成数据的提取、处理和存储任务；
3. 优化现有代码，提升代码的运行效率；
4. 解决项目中遇到的技术难题，保障项目按时交付。

【优化建议】

1. 量化自动化脚本带来的效率提升。具体说明通过自动化脚本减少了多少小时的工作量，或者提高了任务完成的速度。
2. 描述数据提取、处理和存储的具体方法和技术。比如使用SQL查询优化、索引优化等技术。
3. 提供代码优化的具体成果。例如，通过代码重构使得程序运行速度提升了百分之多少，或者减少了内存使用量。
4. 强调技术难题解决的影响。比如解决了哪些关键问题，这些问题的解决对项目进度和质量有何积极影响。

【优化结果】

1. 负责开发并部署了10个Python自动化脚本，通过这些脚本将数据处理任务的完成时间从平均8小时减少到2小时内，提升了工作效率300%。
2. 负责数据库的接口对接工作，通过优化SQL查询语句和增加索引，提升了数据访问速度50%，确保了数据的高效率提取和存储。
3. 对现有代码进行了系统性优化，通过代码重构和算法改进，使得核心功能模块的响应速度提升了40%，同时降低了30%的内存消耗。
4. 在项目中成功解决5项技术难题，包括一个关键的性能瓶颈问题，这些问题的解决不仅保障了项目的按时交付，还提升了整体代码的稳定性和可维护性，减少了未来可能出现的错误率。