一、学历与经验要求

学历： 通常要求光学工程、物理电子学、激光技术、光信息科学与技术等相关专业的硕士或博士学位。特别资深的本科也可能考虑，但需极强的实践经验。

经验：

1. 应届博士或有相关研究经历（如课题匹配）的硕士可应聘初级岗位。

2. 3-5年及以上相关领域（光纤激光器研发、设计、测试）。

3. 有成功主导或核心参与相关产品（放大器、脉冲激光器、窄线宽激光器、ASE源）研发并量产的经验。主导过至少一类激光器产品开发（需提供技术指标证明）。有高功率（>500W）、超窄线宽（<1kHz）、超快脉冲（<1ps）项目经验者优先。

二、 核心职责

1. 设计、开发与仿真：

v 独立或主导设计各类光纤激光器/放大器系统架构（连续波、脉冲、窄线宽、ASE）。

v 使用专业软件（如OptiSystem，RP Fiber Power, COMSOL, Zemax等）进行光路、热管理、非线性效应、光谱特性等仿真、建模和优化。

v 关键器件选型（泵浦激光器、增益光纤、无源器件、调制器件、隔离器、合束器、光栅等）。设计高功率/窄线宽/脉冲光纤激光器的谐振腔结构、泵浦耦合方案及热管理策略。

v 脉冲光纤激光器：设计调Q（声光/电光）、锁模、MOPA结构脉冲系统，优化脉宽/峰值功率/重复频率。

v 窄线宽激光器：开发kHz级线宽光纤激光器，解决频率噪声、相位稳定性问题。

v 光纤放大器：设计C/L波段EDFA、YDFA等高增益低噪声放大器，优化TMI抑制、SBS阈值。

v - ASE光源：构建宽带ASE光源，控制光谱平坦度与输出稳定性。

2. 搭建、测试与调试：

v 动手搭建复杂的光纤激光器/放大器实验平台及激光器线宽测试。

v 制定详细的测试方案，使用专业仪器（OSA, 功率计, M²仪, 自相关仪, 射频分析仪, 光电探测器, 示波器, 光谱仪等）进行性能表征。

v 诊断并解决系统性能问题（如功率/效率不足、光谱不达标、噪声过大、脉冲特性不佳、稳定性差等）。

3. 性能优化与问题解决：

v 优化系统性能参数（输出功率、斜率效率、光束质量M²因子、光谱线宽、信噪比、脉冲宽度/能量/重复频率、稳定性等）。

v 抑制非线性效应（SBS, SRS, FWM等）、寄生振荡、模式不稳定。

v 解决热管理、机械稳定性、环境适应性等工程挑战。

4. 技术文档与报告：

v 撰写详细的设计文档、测试报告、工艺规范、BOM清单。

v 清晰呈现技术方案、分析结果和项目进展。

三、 硬性技能要求（知识与技术）

1. 深厚的光学/激光物理基础：

v 精通激光原理（受激辐射、粒子数反转、谐振腔理论）。

v 深入理解光纤中的光传输理论（模式、色散、非线性效应 - SBS, SRS, FWM, SPM等）。

v 掌握光与物质相互作用原理。

v 精通光纤激光器原理，掌握稀土掺杂光纤特性、非线性效应及激光动力学模型。

v 脉冲激光器：掌握调Q/锁模/MOPA技术，有ns/ps/fs脉冲系统开发案例。

v - 窄线宽激光器：具备kHz级线宽设计能力，熟悉外腔反馈、相位噪声抑制方案。

v - ASE光源：了解超荧光源结构，能设计C/L波段宽带光源（谱宽>30nm）。

2. 核心专业技术领域：

v 光纤放大器：

² 深刻理解EDFA, YDFA, TDFA等的工作原理、增益特性、噪声特性（NF）。

² 掌握多级放大、增益平坦、动态增益控制、泵浦方案（前向/后向/双向泵浦）。

² 熟悉高功率放大器的热效应、SBS抑制技术。

v 脉冲光纤激光器：

Ø 精通主流脉冲产生技术：调Q（声光、电光）、锁模（非线性偏振旋转NPR、半导体可饱和吸收镜SESAM、非线性环形镜NALM、非线性放大环形镜NALM）、增益开关、直接调制。

Ø 掌握脉冲放大技术（啁啾脉冲放大CPA、功率放大器设计）。

Ø 熟悉脉冲特性测量（自相关、FROG、SPIDER）与优化（脉宽、峰值功率、能量、重复频率、时域/频域稳定性）。

Ø 了解超快激光技术。

v 窄线宽光纤激光器：

Ø 掌握实现窄线宽的关键技术：DFB光纤激光器、DBR光纤激光器、外腔反馈（光纤光栅FBG、体光栅、VIPA）、线形腔/环形腔设计。

Ø 深入理解线宽限制因素（相位噪声、频率噪声、环境扰动）及抑制方法（腔长控制、振动隔离、主动/被动稳频）。

Ø 精通线宽测量技术（自外差/延迟自外差法）。

v ASE光源：

Ø 理解ASE的产生原理、光谱特性及其与激光的区别。

Ø 掌握设计高功率、宽谱（如C+L波段）、平坦光谱ASE光源的方法。

Ø 了解ASE光源在传感、测试等领域的应用。

3. 机械设计与热管理：

Ø 理解光学机械设计原则（稳定性、对准、应力控制）。

Ø 掌握散热设计方法（导热材料、散热器、TEC制冷、液冷等），尤其对高功率系统至关重要。

4. 软件与数据处理：

Ø 熟练使用数据处理和分析软件（Python, MATLAB, LabVIEW, Origin等）。

Ø 熟悉基本的数据采集和控制编程。