Egy játékrajongó diáktól az Egyesült Államok legnagyobb tőzsdéjéig

Mivel imádott videojátékozni, Lai Manh Tuan informatikai pályát választott, és kutató lett a New York-i tőzsde legnagyobb árjegyzőjénél.

A 28 éves Lai Manh Tuan októberben szerezte meg PhD fokozatát számítástechnikából az Illinois-i Egyetemen, Urbana-Champaignben (USA), három év tanulmány után. Az Egyesült Államokban általában 5 évig tart egy PhD program elvégzése.

Jelenleg kvantitatív elemzőként dolgozik a Citadel Securitiesnél, egy pénzügyi vállalatnál, amelynek értéke 2022-re eléri a 22 milliárd dollárt. A cég a legnagyobb árjegyző a New York-i Értéktőzsdén (NYSE), az Egyesült Államok legnagyobb tőzsdéjén.

„Ezenkívül örömmel dolgozom ki új módszereket, amelyeket nagyobb tudományos konferenciákon publikálnak” – osztotta meg Tuan.

Lai Manh Tuan. Fotó: Karakter biztosított

Tuan szenvedélye a számítástechnika iránt akkor lobbant fel, amikor a hanoi Le Ngoc Han Középiskolában tanult. Abban az időben virágzott az online játékok népszerűsége, Tuan nagyon szenvedélyes volt, és sok időt töltött népszerű játékokkal, mint például a Vo Lam Truyen Ky. Amikor a barátja meghívta egy informatikaórára, Tuan úgy gondolta, hogy többet tud majd videojátékozni, ezért beleegyezett. Ezért 8. osztálytól kezdve ismerkedett meg a programozással.

„Örömmel tanultam meg, hogyan kell számítógépeket működtetni, és onnantól kezdve folytattam a tanulást” – emlékszik vissza Tuan.

Utolsó évében a Le Ngoc Han Iskola kiváló diákokat választott ki Koreába, hogy középiskolába járjanak. Tuan egyike volt az öt vietnami diáknak, akik ösztöndíjat kaptak a Koreai Tudományos Akadémiára – egy tehetséges természettudományos diákok számára létrehozott speciális középiskolába – 2010-ben.

Amikor először megérkezett Koreába, Tuan kettős nyelvi akadállyal szembesült. A tananyag angolul és koreaiul is folyt, de Tuan egyikben sem volt jó. Az első félév után Tuan átlagpontszáma alig haladta meg a 2.0/4.0-t.

Ha a diák két egymást követő félévben 3,0 alatt teljesít, az ösztöndíjat csökkentik, vagy akár kénytelen lesz visszatérni Vietnamba. Tuan, attól tartva, hogy elveszíti a helyét, az egész nyarat azzal töltötte, hogy előre tanulmányozza a következő félév tantárgyait. Tuan egy csoportot is létrehozott, hogy honfitársaival gyakorolja a koreai nyelvet, és többet beszélgetett anyanyelvi beszélőkkel, hogy fejlessze koreai nyelvtudását. Tuan fokozatosan utolérte a barátait, és 2013-ban befejezte a programot.

Fiatal kora óta érzett szenvedélyét követve Tuan a számítástechnika szakot választotta a Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) intézményben.

Miután egyetemre került, Tuan ismét „elveszítette a ritmust” az első félévben. A szaktárgyakon más tanulási módszereket alkalmaztak, mint a középiskolában, ami miatt nem érte el a kívánt magas pontszámokat. Ezért Tuan gyakran este 10 óráig, sőt vizsganapokon hajnali 1 óráig is a könyvtárban tanult.

Egyensúlyozásképpen Tuan továbbra is szakít időt arra, hogy az iskolában a Vietnámi Diákszövetségben lévő barátaival kikapcsolódjon, focizzon vagy hétvégenként főzzön.

Erőfeszítéseinek köszönhetően Tuan számos ösztöndíjat nyert, és 2017-ben búcsúzóul végzett.

Tuan 2014-ben kapta meg a KAIST igazgatójától a kiemelkedő tanulói díjat. Fotó: A karakter biztosította.

Látva a karrierfejlesztés számos lehetőségét, Tuan 2018-ban jelentkezett és elnyert egy mesterképzési ösztöndíjat a Purdue Egyetemen számítástechnika szakon, amely az US News szerint az Egyesült Államok 10 legjobb számítástechnikai karának egyike. 2020-ban Tuan folytatta doktori tanulmányait ezen a területen az Illinois-Urbana Champaign Egyetemen.

Ekkor tört ki a Covid-19 világjárvány is, ami Tuan számára az egyik legnehezebb időszak volt. A PhD-hallgatóknak általában az első évükben meg kell találniuk egy problémát, hogy mélyebbre áshassanak. Mivel nem találkozhattak közvetlenül a professzorral, Tuannak korábbi kutatásokat kellett olvasnia és kutatnia, hogy irányt találjon. Tuan ezután a természetes nyelvi feldolgozás területén kezdett el tanulni, amely kutatások a számítógépeket az emberi nyelv értelmezésére, interakciójára és megértésére teszik képessé.

Tuan akkor kezdett érdeklődni ez a terület iránt, amikor mesterképzése alatt gyakornokoskodott az Adobe-nál, egy amerikai számítógépes szoftvercégnél.

Dr. Bui Huu Trung, a Tuan kutatási igazgatója és mentora az Adobe-nál megjegyezte, hogy diákjai nagyon hatékonyan dolgoznak és gyorsan tanulnak. Tuan 2017 és 2020 között háromszor volt gyakornok, és a helyi kutatókkal együtt 10 cikket publikált vezető konferenciákon a mesterséges intelligencia és a természetes nyelvi feldolgozás témájában, és hat szabadalommal rendelkezik, amelyek többségét főszerzőként jegyezték be. Ezenkívül Tuan kulcsszó-kinyerő algoritmusát két Adobe-termékben, az Adobe Experience Managerben és a Project Blinkben is használják.

„Tuan munkája rendkívüli, mivel a vállalat rendkívül magas mércét állít a 300 végzős hallgatóval szemben, akik minden évben gyakornoki pozícióra jönnek az Adobe Researchhez” – mondta Trung úr.

Az Adobe mellett Tuan gyakornokoskodott a Google-nél, az Amazonnál és az Nvidiánál is. Gyakran kapta a természetes nyelvi feldolgozással kapcsolatos problémákat, amelyekre 3 hónapon belül megoldást kellett találnia.

Tuan a Google természetes nyelvi feldolgozási és gyógyszerkonverziós projektjét kedveli a legjobban. A tudósok általában sok időt töltenek gyógyszerek kutatásával és fejlesztésével. A Google projektjében, amikor egy felhasználó azt mondja, hogy egy betegség gyógyítására szolgáló gyógyszert szeretne létrehozni, a Tuan és kollégái által épített modell rövid időn belül kiszámítja a hatékony gyógyszerek formuláját.

Tuan megosztotta, hogy amikor nehézségekbe ütközik a kutatás során, a kisebb problémák megoldását választja, mielőtt visszatérne a nagy problémához, és annyi ötletet próbál ki, amennyit csak tud.

„Nincs más megoldás, mint rengeteg időt tölteni ötletek kísérletezésével, hogy megtaláljuk a megfelelő megoldást” – mondta Tuan.

Végül Tuan tökéletes, 4.0/4.0-s pontszámmal doktorált, és több mint 20 tudományos cikket publikált a terület vezető konferenciáin.

Tuan 2017-ben gyakornokként dolgozott a Google-nél, az Egyesült Államokban. Fotó: A karaktert biztosítottuk.

A diploma megszerzése után Tuan azonban nem folytatta akadémiai karrierjét, hanem a Citadel Securitiesnél, egy amerikai tőzsdei kereskedő cégnél dolgozott.

„Tanulni szeretnék és kipróbálni magam egy új területen” – mondta Tuan, hozzátéve, hogy azért szeretné elfogadni a kihívást, mert az amerikai pénzügyi szektorban számos lehetőség kínálkozik a karrieráttörésre.

Tuan feladata az árváltozások előrejelzésére szolgáló modellek kutatása és építése, biztosítva, hogy a tranzakciók a lehető legtöbb profitot hozzák a vállalat számára. Bár a munka nem igényel sok természetes nyelvi feldolgozást, Tuan szerint az olyan ismeretek, mint a programozás, a valószínűségszámítás és a statisztika, különösen a hatékony tanulási készségek és a problémamegoldás, mégis jól jönnek, amikor kilép a komfortzónájából.

Tuan ebben a munkában a gyors eredményeket szereti a legjobban. Amikor kutatást végzett, hónapokba telt, mire egy cikket jóváhagytak. De az új munkájában csak egyetlen részletet kell megváltoztatnia a rendszerben, és másnap máris megtudhatja a nyereség vagy veszteség eredményét.

A kihívást a 10-11 órás munkanapok jelentik, a tech cégeknél még többet. Meg kell tanulnia a közgazdaságtant és a pénzügyi piacokat, valamint az új prediktív elemzési módszereket.

„De az új tudás jó, szóval megéri több időt rászánni” – mondta Tuan.

Visszatekintve az útjára, Tuan arra a legbüszkébb, hogy a gyenge kiindulópont ellenére is kitartott a küzdelemben. „Gyakran érzem úgy, hogy nem vagyok olyan jó, mint a barátaim, de nem csüggedek, és mindig a legjobbamat nyújtom. Az intelligencia fontos, de a szorgalom az, ami segít leküzdeni a nehézségeket” – mondta Tuan.

A Citadel Securitiesnél végzett munkájával párhuzamosan Tuan jövőre a világ 10 legjobb egyeteme közé tartozó John Hopkins matematikai közgazdaságtan szakán fog tanulni.

Vnexpress.net

forrás