负责400G/800G高速光模块的光学系统设计、链路性能优化及量产导入，协同硬件研发、测试验证团队解决光电器件匹配问题，支撑互联网数据中心（IDC）客户对低时延、高可靠性光模块的技术需求

• 主导400G DR4光模块光学链路设计，使用OptiSystem搭建包含TOSA/ROSA、光纤跳线的端到端仿真模型，结合LightTools优化TO-CAN透镜组曲率半径（1.2mm→1.0mm）与间距（0.5mm→0.3mm），解决初期耦合效率低（75%）问题，最终耦合良率提升至92%，单模模块光功率预算从10dB扩展至12dB，满足IEEE 802.3bs标准
• 针对800G FR4光模块高频电信号串扰，协同硬件团队用Cadence Allegro设计差分线对不等间距布线（0.15mm→0.12mm+0.18mm交替），通过ADS仿真优化PCB层叠（增加接地屏蔽层，介电常数4.2→3.8），将100GHz频段插入损耗从-3.5dB降至-2.8dB，回波损耗从-15dB提升至-22dB，通过CEI-56G-VSR合规测试
• 推动COB封装工艺量产优化，针对硅光芯片与PLC分路器CTE不匹配（12ppm/℃），引入AlN基板替代FR4，将工作温度范围从-40℃~+85℃扩展至-55℃~+105℃；固晶环节采用主动视觉对准系统（精度±1μm），量产良率从85%提升至94%，支撑头部IDC客户小批量试订单交付
• 建立光模块老化测试大数据分析模型，采集1000+片样品85℃/85%RH/1000小时老化数据，用Python脚本分析光功率衰减与焊点应力相关性，定位陶瓷插芯镀金层问题，协调供应商将镀金层从0.5μm增至1.0μm，老化后功率衰减从0.5dB降至0.1dB内，客户投诉率下降70%

负责100G/200G光模块的光学设计与调试，参与客户需求转化，协助解决试产阶段光电性能不匹配问题，推动产品从原型到量产转化

• 核心参与200G QSFP-DD SR4光模块开发，用LightTools仿真多模光纤模场直径匹配（62.5μm→50μm），优化TOSA发射光束发散角（15°→12°），解决模式色散问题，误码率从1e-12降至1e-15，满足OM4光纤100m传输要求
• 针对试产100G LR4光模块温漂超标（10℃变化波长漂移0.1nm，超ITU-T G.652.D标准），调整DFB激光器TEC控制算法（PID参数Kp=2.0/0.5/0.1→1.2/0.3/0.08），将波长漂移控制在0.04nm/10℃内，量产良率提升15%
• 协助测试团队搭建自动化光电性能测试平台，整合光源、光功率计、示波器，用LabVIEW编写脚本，将单模块测试时间从30分钟缩短至10分钟，支撑每月500+片样品测试
• 对接金融客户将200G SR4模块工作温度从工业级（-40℃~+85℃）扩展至电信级（-55℃~+105℃），更换耐高低温环氧胶（信越X-22A→汉高LOCTITE 3543），通过温循测试（-55℃~+105℃/50次循环），获取1000片订单

协助资深工程师完成10G/25G光模块光学调试与测试，参与原理图设计与物料选型，负责实验室设备日常维护与数据记录

• 协助调试25G SFP28 LR光模块，用安捷伦8163B光功率计测发射光功率（-2dBm→0dBm），调整激光器偏置电流（50mA→65mA），将输出光功率稳定性提升至±0.1dB/8小时，满足Telcordia GR-468-CORE标准
• 参与10G SFP+模块物料选型，对比Hamamatsu G8901与First Sensor TIA 9001 PIN探测器，测试接收灵敏度从-28dBm提升至-30dBm，选择高性价比器件降低物料成本12%
• 负责实验室光学设备维护，定期校准光源（波长精度±0.01nm）与光谱分析仪（分辨率0.05nm），全年无测试数据错误导致项目延误
• 整理10G/25G模块研发文档（原理图、测试报告、BOM），建立标准化文档流程，将新工程师文档编写培训时间从2周缩短至1周

5G承载网用100G/200G相干光模块性能优化项目

• 项目背景：5G承载网及云数据中心互联场景下，运营商对光传输系统的频谱效率（SE）与长距传输能力提出更高要求——公司现有100G DP-64QAM相干光模块在现网试点中，因高阶调制相位噪声敏感、跨域色散累积问题，导致误码率（BER）超标（>1e-11）、单跨段传输距离仅70km，无法支撑5G前传网络规模化部署。我的核心职责是主导相干光传输系统的算法优化与工程化落地，衔接实验室研究与现网验证。
• 关键难题：1）高阶调制下激光器相位噪声的动态补偿——传统锁相环（PLL）响应滞后，导致高频相位误差累积；2）跨3-4个OADM段的色散（CD）与偏振模色散（PMD）联合均衡效果差，长距传输稳定性不足；3）算法落地时需平衡计算复杂度与FPGA实现资源。
• 行动与创新：1）针对相位噪声，提出「双向LSTM相位预测补偿算法」——采集发射端激光器温度/电流波动数据及接收端相位误差序列，训练模型预测未来10个符号的相位噪声，提前调整接收端数字PLL参数，将相位误差抑制率从65%提升至88%；2）重构「分段式CMA+全局恒模均衡器」，根据各OADM段色散系数动态调整均衡器步长，收敛速度提升40%同时稳态误差降低35%；3）基于MATLAB/Simulink完成算法仿真，通过OptiSystem验证端到端性能，并针对FPGA实现优化算法复杂度（资源占用减少25%）。
• 成果与影响：优化后的算法集成至公司100G/200G相干光模块，现网试点中频谱效率从3.2bit/s/Hz提升至4.1bit/s/Hz（+28%），单跨段传输距离延长至105km，支撑运营商3个城市5G前传网络扩容，新增营收约1200万元。算法方案获发明专利（ZL202210XXXXXX.X），并作为企业代表参与ITU-T G.698.2标准关于「高阶调制相位噪声补偿」的修订讨论。

运营商级OTN网络智能运维与资源调度系统开发项目

• 项目背景：公司存量OTN设备超10万台，但传统网管系统存在多厂商接口不兼容、故障定位依赖人工、资源利用率低（<60%）等问题。运营商要求构建「智能故障定位+动态资源调度」的管控系统，提升运维效率与网络利用率。我当时担任系统架构师，负责整体设计与核心模块开发。
• 关键难题：1）多厂商设备（华为、中兴、烽火）管理接口协议碎片化，无法统一监控；2）实时性能数据（光功率、误码率、带宽）量大分散，难以快速关联故障根因；3）资源调度依赖经验，缺乏数据驱动的智能决策。
• 行动与创新：1）设计「分层适配+统一抽象」架构——底层用厂商协议适配器（CLI/API、SNMP、NETCONF），中层通过RESTful API映射为统一OTN资源模型（端口、波长、交叉连接），上层提供可视化管控界面，适配周期从6个月缩至2个月；2）基于Spark Streaming搭建实时数据处理平台，结合Neo4j图数据库存储拓扑关系，构建「性能指标-拓扑节点-故障事件」关联规则引擎，实现故障根因自动定位；3）引入DQN强化学习算法，以链路利用率、延迟、保护时间为奖励函数，训练智能体自动优化波长分配与路由。
• 成果与影响：系统上线后，故障定位时间从2小时缩至12分钟，资源利用率提升至78%（+30%），支撑运营商OTN运维成本降低22%。方案获公司技术创新一等奖，被运营商评为「年度优秀智能管控解决方案」，后续推广至5个省份的OTN网络。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。