要在同一个Pod上运行两个作业，您可以使用Airflow Kubernetes执行器和KubernetesPodOperator来实现。下面是一个示例代码：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator

# 定义DAG
dag = DAG(
    dag_id='kubernetes_executor_example',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    catchup=False
)

# 定义两个任务
task1 = KubernetesPodOperator(
    task_id='task1',
    name='task1',
    namespace='airflow',
    image='your_image1',
    cmds=['python', 'your_script1.py'],
    dag=dag
)

task2 = KubernetesPodOperator(
    task_id='task2',
    name='task2',
    namespace='airflow',
    image='your_image2',
    cmds=['python', 'your_script2.py'],
    dag=dag
)

# 设置任务之间的依赖关系
task1 >> task2

在上面的示例中，我们首先导入需要的模块和类。然后，我们定义了一个DAG对象，并传入了一些参数，例如dag_id，schedule_interval和start_date。

接下来，我们定义了两个KubernetesPodOperator任务，分别为task1和task2。每个任务都有自己的task_id，name，namespace，image和cmds参数。您需要根据自己的实际情况修改这些参数。其中，image参数指定了要在Pod中运行的镜像，cmds参数指定了要在容器中执行的命令。

最后，我们使用>>运算符设置了task1到task2的依赖关系，表示task2依赖于task1的完成。

请注意，您需要在Airflow中配置正确的Kubernetes执行器，并为Airflow配置一个Kubernetes集群，以便运行这些任务。