Dari seorang mahasiswa pecinta game hingga bursa saham terbesar di AS

Karena ia gemar bermain video game, Lai Manh Tuan menekuni Teknologi Informasi dan menjadi peneliti di perusahaan pembuat pasar terbesar di Bursa Efek New York.

Lai Manh Tuan, 28 tahun, meraih gelar doktor di bidang Ilmu Komputer dari University of Illinois Urbana-Champaign (AS) pada bulan Oktober, setelah tiga tahun belajar. Normalnya, dibutuhkan waktu 5 tahun untuk menyelesaikan program doktor di AS.

Saat ini ia bekerja sebagai analis kuantitatif di Citadel Securities, sebuah perusahaan keuangan yang nilainya mencapai $22 miliar pada tahun 2022. Perusahaan ini merupakan pembuat pasar terbesar di Bursa Efek New York (NYSE), bursa saham terbesar di AS.

“Selain itu, saya senang menciptakan metode-metode baru yang dipublikasikan di konferensi-konferensi ilmiah besar,” ungkap Tuan.

Lai Manh Tuan. Foto: Karakter disediakan

Kecintaan Tuan terhadap Ilmu Komputer berawal saat ia masih menjadi siswa di Sekolah Menengah Le Ngoc Han, Hanoi . Saat itu, tren bermain gim daring sedang marak, dan Tuan sangat antusias dan menghabiskan banyak waktu bermain gim populer, seperti Vo Lam Truyen Ky. Ketika temannya mengajaknya mengikuti kelas TI, Tuan berpikir ia akan lebih mahir bermain gim video, sehingga ia pun setuju. Oleh karena itu, ia diperkenalkan dengan pemrograman sejak kelas 8.

"Saya senang mempelajari cara membuat komputer bekerja dan terus menekuninya dari sana," kenang Tuan.

Pada tahun terakhirnya, Sekolah Le Ngoc Han menyeleksi siswa-siswa berprestasi untuk melanjutkan pendidikan di Korea. Tuan termasuk di antara lima siswa Vietnam yang menerima beasiswa untuk belajar di Akademi Sains Korea—sebuah sekolah menengah khusus untuk siswa berbakat sains—pada tahun 2010.

Ketika pertama kali tiba di Korea, Tuan menghadapi kendala bahasa ganda. Kurikulum diajarkan dalam bahasa Inggris dan Korea, tetapi Tuan tidak mahir dalam keduanya. Setelah semester pertama, nilai rata-rata Tuan hanya sedikit di atas 2,0/4,0.

Jika nilai mahasiswa di bawah 3,0 selama dua semester berturut-turut, beasiswa akan dipotong, atau bahkan dipaksa kembali ke Vietnam. Khawatir kehilangan tempatnya, Tuan menghabiskan seluruh musim panas mempelajari mata kuliah semester berikutnya terlebih dahulu. Tuan juga membentuk kelompok untuk berlatih bahasa Korea dengan rekan senegaranya dan lebih banyak berdiskusi dengan penutur asli untuk meningkatkan kemampuan bahasa Koreanya. Perlahan-lahan, Tuan mulai bergaul dengan teman-temannya dan menyelesaikan programnya pada tahun 2013.

Mengikuti minatnya sejak usia muda, Tuan memilih Ilmu Komputer di Institut Sains dan Teknologi Korea Lanjutan (KAIST).

Setelah pindah ke universitas, Tuan kembali "kehilangan ritme" di semester pertama. Mata kuliah spesialisasi memiliki metode pembelajaran yang berbeda dengan SMA, sehingga ia tidak mendapatkan nilai tinggi yang diinginkannya. Oleh karena itu, Tuan sering duduk di perpustakaan belajar hingga pukul 22.00, bahkan hingga pukul 01.00 pada hari ujian.

Untuk menyeimbangkan diri, Tuan masih meluangkan waktu untuk bersantai dengan teman-temannya di Ikatan Pelajar Vietnam di sekolah, bermain sepak bola, atau memasak di akhir pekan.

Usahanya membantu Tuan memenangkan banyak beasiswa dan lulus sebagai lulusan terbaik pada tahun 2017.

Tuan menerima penghargaan siswa berprestasi dari kepala sekolah KAIST pada tahun 2014. Foto: Karakter disediakan

Melihat banyaknya peluang pengembangan karier, pada tahun 2018, Tuan mendaftar dan memenangkan beasiswa magister Ilmu Komputer di Universitas Purdue, salah satu dari 10 sekolah teknik komputer terbaik di AS, menurut US News. Pada tahun 2020, Tuan melanjutkan studi doktoralnya di bidang ini di University of Illinois-Urbana Champaign.

Saat itu juga pandemi Covid-19 melanda, yang merupakan salah satu masa tersulit bagi Tuan. Biasanya, mahasiswa PhD perlu menemukan masalah di tahun pertama mereka untuk memutuskan menggali lebih dalam. Karena tidak dapat bertemu langsung dengan profesor, Tuan harus membaca dan meneliti penelitian sebelumnya untuk menemukan arah. Tuan kemudian memilih untuk menekuni bidang pemrosesan bahasa alami, penelitian yang memungkinkan komputer untuk menafsirkan, berinteraksi dengan, dan memahami bahasa manusia.

Tuan menjadi tertarik pada bidang ini saat ia magang di Adobe, sebuah perusahaan perangkat lunak komputer Amerika, selama studi masternya.

Dr. Bui Huu Trung, direktur riset dan mentor Tuan di Adobe, berkomentar bahwa para mahasiswanya bekerja sangat efisien dan belajar dengan cepat. Tuan magang tiga kali dari tahun 2017 hingga 2020, dan bersama para peneliti di sini, ia menerbitkan 10 makalah di konferensi-konferensi terkemuka tentang AI dan pemrosesan bahasa alami, serta memiliki enam paten, sebagian besar sebagai penulis utama. Selain itu, algoritma ekstraksi kata kunci Tuan digunakan dalam dua produk Adobe, Adobe Experience Manager dan Project Blink.

"Hasil kerja Tuan luar biasa, karena perusahaan menetapkan standar yang sangat tinggi bagi 300 mahasiswa pascasarjana yang datang ke Adobe Research untuk magang setiap tahunnya," kata Bapak Trung.

Selain Adobe, Tuan juga magang di Google, Amazon, dan Nvidia. Ia sering dihadapkan pada masalah terkait pemrosesan bahasa alami dan harus menemukan solusinya dalam waktu 3 bulan.

Tuan paling menyukai proyek pemrosesan bahasa alami dan konversi obat Google. Biasanya, para ilmuwan menghabiskan banyak waktu untuk meneliti dan menciptakan obat. Dalam proyek Google ini, ketika seorang pengguna mengatakan ingin menciptakan obat untuk menyembuhkan penyakit apa pun, model yang dibangun oleh Tuan dan rekan-rekannya akan menghitung untuk menghasilkan formula obat yang efektif dalam waktu singkat.

Tuan menceritakan bahwa setiap kali ia menemui kesulitan dalam penelitian, ia memilih untuk memecahkan masalah kecil sebelum kembali ke masalah besar, dan mencoba sebanyak mungkin ide.

“Tidak ada cara lain selain menghabiskan banyak waktu bereksperimen dengan ide-ide untuk menemukan solusi yang tepat,” kata Tuan.

Akhirnya, Tuan lulus dengan gelar PhD dengan skor sempurna 4.0/4.0, menerbitkan lebih dari 20 artikel ilmiah di konferensi terkemuka di bidang ini.

Tuan bekerja sebagai pekerja magang di Google, AS, pada tahun 2017. Foto: Karakter disediakan

Namun, setelah lulus, Tuan tidak melanjutkan karier akademisnya melainkan bekerja di Citadel Securities, sebuah perusahaan perdagangan saham di AS.

"Saya ingin belajar dan mencoba bekerja di bidang baru," kata Tuan, seraya menambahkan bahwa ia ingin menerima tantangan ini karena industri keuangan di AS menawarkan banyak peluang untuk terobosan karier.

Tuan bertanggung jawab atas riset dan pembangunan model untuk memprediksi perubahan harga, memastikan transaksi menghasilkan keuntungan maksimal bagi perusahaan. Meskipun pekerjaan ini tidak terlalu melibatkan pemrosesan bahasa alami, menurut Tuan, pengetahuan seperti pemrograman, probabilitas, dan statistik, terutama keterampilan belajar efektif dan pemecahan masalah, tetap berguna ketika ia keluar dari zona nyamannya.

Yang paling disukai Tuan dari pekerjaan ini adalah hasil yang cepat. Dulu, saat ia melakukan riset, artikel yang ia tulis butuh waktu berbulan-bulan untuk disetujui. Namun, dengan pekerjaan barunya, ia hanya perlu mengubah satu detail dalam sistem dan keesokan harinya ia bisa langsung tahu hasil untung ruginya.

Tantangannya adalah jam kerja 10-11 jam sehari, bahkan lebih lama lagi di perusahaan teknologi. Ia harus belajar tentang ekonomi dan pasar keuangan, serta metode analisis prediktif baru.

"Tetapi pengetahuan baru itu bagus, jadi meluangkan lebih banyak waktu akan sepadan," kata Tuan.

Menengok kembali perjalanannya, Tuan sangat bangga karena ia terus berjuang meskipun awalnya berada di titik terendah. "Saya sering merasa tidak sebaik teman-teman saya, tetapi saya tidak patah semangat dan selalu berusaha sebaik mungkin. Kecerdasan memang penting, tetapi ketekunanlah yang membantu saya mengatasi kesulitan," kata Tuan.

Sejalan dengan pekerjaannya di Citadel Securities, Tuan akan mengambil program Ekonomi Matematika di John Hopkins - salah satu 10 universitas terbaik di dunia, tahun depan.

Vnexpress.net

sumber