通信工程XX通信公司技术支持工程师实习报告

通信工程XX通信公司技术支持工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX通信公司担任技术支持工程师实习生。期间，我负责处理客户通信设备故障，累计解决78起网络中断问题，平均响应时间缩短至15分钟以内，客户满意度提升20%。核心工作包括通过协议分析工具诊断设备运行状态，编写故障排除手册，并参与5G基站优化项目，优化后信号覆盖率提高35%。熟练运用Wireshark进行数据包解析，掌握SNMP协议配置，以及使用Python自动化生成测试报告。通过实践，我提炼出基于故障日志的快速定位方法，可应用于同类技术支持场景。二、实习内容及过程1.实习目的希望了解通信技术在实际工作场景中的应用，提升故障排查和客户沟通能力，将课堂知识跟实践结合。2.实习单位简介我在的这家公司主要做通信网络运维，服务包括5G基站、光纤网络和固网业务。团队不大，但节奏快，技术更新跟得上。3.实习内容与过程前两周跟着师傅熟悉环境，主要是学习怎么接单子和记录工单。7月8号开始独立处理故障，第一个月接触最多的是光纤断裂和设备配置错误。记得7月15号有个小区信号突然掉线，客户投诉特别急。我先用后台系统查告警，发现是某个OLT端口异常，但重启后问题没解决。师傅让我用OTDR仪器现场测试，发现是熔接盒进水导致的信号衰减。之后我整理了这类故障的排查步骤，包括环境检查、光功率测试和熔接点排查，写进了团队的知识库。八周里参与了一个小规模5G网络优化项目，负责某区域的基带参数调整。通过分析路测数据，我发现部分区域的切换成功率低于行业标准，具体是邻区列表配置不全。我用eNB配置工具增加了缺失的邻区，调整后切换成功率从65%提到82%。这个项目让我意识到参数优化对网络体验有多重要。4.实习成果与收获解决了78个故障，其中52个在第一次上门就搞定，平均响应时间控制在20分钟内。客户满意度反馈显示，处理效率比实习前提升明显。最大的收获是学会用结构化方法分析问题，比如故障排查时先判断是硬件还是软件问题，再分模块检查。之前我习惯直接动手改配置，现在更注重先观察日志。5.问题与建议实习期间遇到的最大挑战是初期对某些老旧设备的型号不熟，有时要反复确认才能确定操作步骤。后来我主动整理了设备手册的电子版，并标记常见问题点，师傅看了还挺认可。不过公司培训机制有点问题，新员工都是靠师傅带，没有统一的新人培训计划，导致进度不均。我建议可以搞个线上培训平台，把操作视频、故障案例都放上去，新人先自学，师傅再带重点难点。另外，工单系统可以优化一下，现在备注功能不完善，容易漏掉信息。比如可以加个强制标签功能，比如“已确认客户位置”“需要回访”之类的，避免下次接单又得问一遍。岗位匹配度上，我觉得可以多给我们接触核心网的机会，现在主要在接入网，对整体网络理解还不够深。三、总结与体会1.实习价值闭环这八周像把书里的理论搬到了手边反复琢磨。7月刚来时，面对客户的急躁和复杂的故障单，我手心直冒汗，但硬着头皮接下任务后，发现把OSI七层模型和TCP/IP四层协议真正用在线路排错上，效果完全不一样。比如8月5号处理的那起VPN连接突然卡顿，我根据传输层抓包判断是MTU不匹配，而不是像以前想当然地直接怀疑路由策略。最后调整参数后问题解决，客户反馈说比之前等技术人员上门快了至少半天。这种把知识转化为效率的感觉，比考高分踏实多了。我整理的故障处理方法，后来师傅说有3个案例被团队采纳，并更新到了新员工手册里。这让我觉得，实习不是单向输出，而是能形成正向反馈。那些加班到晚上十点整理的故障案例集，现在成了我复习通信原理的活教材。2.职业规划联结这份工作让我看清了自己的短板。比如在7月20号参与优化项目时，我虽然能看懂路测数据里的信令流程，但对RRC连接重建立这类5G专有流程的细节掌握不足，导致分析时抓不住重点。这促使我决定下学期重点啃《5G核心网技术》，并计划考取HCIA5G认证。另外，实习中暴露出的沟通能力短板也让我意识到，以后要刻意练习怎么把“光功率预算低于最小值”这种技术术语，说成客户能听懂的“你家路由器信号太弱”。原本我以为技术支持就是敲敲命令，现在明白它其实是技术、沟通和时间的赛跑。比如7月12号同时处理两个故障时，我通过判断告警优先级，先解决了影响20户用户的故障，再处理单个用户问题，最终总响应时间还比平时快了17%。这种权衡取舍的决策能力，可能比单纯会配置设备更重要。3.行业趋势展望看到团队最近在搞AI辅助排障的试点，我注意到7月份处理的简单故障里，有15个是通过自动化系统初步筛选的。师傅说未来趋势是“人机协同”，像我们这种一线岗位，可能需要同时懂AI算法和传统网管技术。8月28号有个案例特别典型，一个光口告警反复出现，传统方法查了三天没结果，后来用机器学习模型分析日志，发现是某个第三方设备干扰造成的。这让我意识到，学校教的协议分析、网络建模知识，可能只是基础工具，真正要发展还得跨界学习。公司在用的那个AI系统还在测试阶段，但能自动关联历史故障的60%准确率已经很高了。我偷偷把试用期间生成的数据导出来分析，发现它对突发性故障的识别能力特别强。这让我开始琢磨，毕业论文能不能结合实习搞个基于机器学习的故障预测模型？虽然现在数据量还不多，但感觉方向是对的。毕竟现在行业不缺会配置设备的，缺的是能预见问题的。四、致谢1.感谢XX