Kerana dia suka bermain permainan video, Lai Manh Tuan mengejar Teknologi Maklumat dan menjadi penyelidik di pembuat pasaran terbesar di Bursa Saham New York.
Lai Manh Tuan, 28, menerima PhD dalam bidang Sains Komputer dari University of Illinois Urbana-Champaign (AS) pada Oktober, selepas tiga tahun belajar. Biasanya, ia mengambil masa 5 tahun untuk menyelesaikan program PhD di AS.
Beliau kini bekerja sebagai penganalisis kuantitatif di Citadel Securities, firma kewangan bernilai $22 bilion menjelang 2022. Ia adalah pembuat pasaran terbesar di New York Stock Exchange (NYSE), bursa saham terbesar di AS.
"Selain itu, saya gembira untuk mencipta kaedah baru yang diterbitkan di persidangan saintifik utama," kongsi Tuan.
Lai Manh Tuan. Foto: Watak disediakan
Keghairahan Tuan terhadap Sains Komputer tercetus semasa beliau menjadi pelajar di Sekolah Menengah Le Ngoc Han, Hanoi . Pada masa itu, trend bermain permainan dalam talian sedang berkembang pesat, Tuan sangat bersemangat dan menghabiskan banyak masa untuk permainan popular, seperti Vo Lam Truyen Ky. Apabila rakannya mengajaknya mengikuti kelas IT, Tuan fikir dia akan lebih boleh bermain permainan video jadi dia bersetuju. Oleh itu, beliau telah didedahkan dengan pengaturcaraan dari darjah 8.
"Saya gembira dapat belajar bagaimana membuat komputer berfungsi dan terus mengejarnya dari sana," ingat Tuan.
Pada tahun terakhirnya, Le Ngoc Han School memilih pelajar cemerlang untuk belajar di sekolah menengah di Korea. Tuan adalah antara lima pelajar Vietnam yang menerima biasiswa untuk belajar di Akademi Sains Korea - sebuah sekolah menengah khusus untuk pelajar sains berbakat pada tahun 2010.
Ketika pertama kali tiba di Korea, Tuan menghadapi halangan dua bahasa. Kurikulum diajar dalam bahasa Inggeris dan Korea, tetapi Tuan juga tidak pandai. Selepas semester pertama, purata markah Tuan hanya melebihi 2.0/4.0.
Jika pelajar mendapat markah di bawah 3.0 untuk dua semester berturut-turut, biasiswa akan dipotong, atau terpaksa kembali ke Vietnam. Kerana takut kehilangan tempat, Tuan menghabiskan sepanjang musim panas dengan mempelajari mata pelajaran semester hadapan lebih awal. Tuan juga membentuk kumpulan untuk berlatih bahasa Korea dengan rakan senegaranya dan lebih banyak bercakap dengan penutur asli untuk meningkatkan bahasa Koreanya. Secara beransur-ansur, Tuan mengejar rakan-rakannya dan menamatkan program itu pada tahun 2013.
Mengikuti minatnya sejak kecil, Tuan memilih Sains Komputer di Institut Sains dan Teknologi Termaju Korea (KAIST).
Berpindah ke universiti, Tuan sekali lagi "hilang rentak" pada semester pertama. Mata pelajaran khusus mempunyai kaedah pembelajaran yang berbeza daripada sekolah menengah, menyebabkan dia tidak mendapat markah tinggi yang diingini. Oleh itu, Tuan sering duduk di perpustakaan sambil belajar sehingga jam 10 malam, malah sehingga jam 1 pagi pada hari peperiksaan.
Untuk mengimbangi, Tuan masih mengatur masa untuk berehat bersama rakan-rakannya dalam Persatuan Pelajar Vietnam di sekolah, bermain bola sepak atau memasak pada hujung minggu.
Usaha beliau membantu Tuan memenangi banyak biasiswa dan lulus sebagai valedictorian pada tahun 2017.
Tuan menerima anugerah pelajar cemerlang daripada pengetua KAIST pada tahun 2014. Foto: Watak disediakan
Melihat banyak peluang untuk pembangunan kerjaya, pada 2018, Tuan memohon dan memenangi biasiswa sarjana dalam Sains Komputer di Universiti Purdue, salah satu daripada 10 sekolah kejuruteraan komputer terbaik di AS, menurut US News. Pada tahun 2020, Tuan meneruskan pengajian kedoktorannya dalam bidang ini di Universiti Illinois-Urbana Champaign.
Ini juga merupakan masa wabak Covid-19 tercetus, yang merupakan antara tempoh paling sukar bagi Tuan. Biasanya, pelajar PhD perlu mencari masalah pada tahun pertama mereka untuk membuat keputusan untuk menggali lebih mendalam. Kerana tidak dapat berjumpa profesor secara langsung, Tuan terpaksa membaca dan meneliti kajian terdahulu untuk mencari hala tuju. Tuan kemudiannya memilih untuk meneruskan bidang pemprosesan bahasa semula jadi, penyelidikan yang menjadikan komputer mampu mentafsir, berinteraksi, dan memahami bahasa manusia.
Tuan mula berminat dalam bidang ini apabila beliau telah menjalani latihan di Adobe, sebuah syarikat perisian komputer Amerika, semasa ijazah sarjananya.
Dr. Bui Huu Trung, pengarah penyelidikan dan mentor Tuan di Adobe, mengulas bahawa pelajarnya bekerja dengan sangat cekap dan belajar dengan cepat. Tuan telah menjalani latihan tiga kali dari 2017 hingga 2020, dan bersama penyelidik di sini, menerbitkan 10 kertas kerja pada persidangan terkemuka mengenai AI dan pemprosesan bahasa semula jadi dan mempunyai enam paten, kebanyakannya sebagai pengarang utama. Selain itu, algoritma pengekstrakan kata kunci Tuan digunakan dalam dua produk Adobe, Adobe Experience Manager dan Project Blink.
"Hasil kerja Tuan adalah luar biasa, kerana syarikat menetapkan standard yang sangat tinggi untuk 300 pelajar siswazah yang datang ke Adobe Research untuk latihan amali setiap tahun," kata Encik Trung.
Selain Adobe, Tuan juga telah menjalani latihan di Google, Amazon dan Nvidia. Beliau sering diberikan masalah berkaitan pemprosesan bahasa semula jadi dan terpaksa mencari penyelesaian dalam tempoh 3 bulan.
Tuan paling suka projek pemprosesan bahasa semula jadi dan penukaran ubat Google. Biasanya, saintis menghabiskan banyak masa untuk meneliti dan mencipta dadah. Dalam projek Google, apabila pengguna mengatakan mereka ingin mencipta ubat untuk menyembuhkan sebarang penyakit, model yang dibina oleh Tuan dan rakan-rakannya akan mengira untuk memberikan formula ubat yang berkesan dalam masa yang singkat.
Tuan berkongsi bahawa setiap kali dia menghadapi kesukaran dalam penyelidikan, dia memilih untuk menyelesaikan masalah kecil sebelum kembali kepada masalah besar, dan mencuba sebanyak mungkin idea.
"Tiada cara lain selain menghabiskan banyak masa bereksperimen dengan idea untuk mencari penyelesaian yang betul," kata Tuan.
Akhirnya, Tuan lulus dengan PhD dengan markah sempurna 4.0/4.0, menerbitkan lebih daripada 20 artikel ilmiah di persidangan terkemuka dalam bidang ini.
Tuan bekerja sebagai pelatih di Google, Amerika Syarikat, pada 2017. Foto: Watak disediakan
Bagaimanapun, selepas menamatkan pengajian, Tuan tidak meneruskan kerjaya akademik sebaliknya bekerja di Citadel Securities, sebuah syarikat perdagangan saham di AS.
"Saya mahu belajar dan cuba bekerja dalam bidang baharu," kata Tuan, sambil menambah bahawa dia mahu menyahut cabaran itu kerana industri kewangan di AS mempunyai banyak peluang untuk kejayaan kerjaya.
Tuan bertanggungjawab menyelidik dan membina model untuk meramalkan perubahan harga, memastikan transaksi membawa keuntungan paling banyak kepada syarikat. Walaupun pekerjaan itu tidak melibatkan banyak pemprosesan bahasa semula jadi, menurut Tuan, pengetahuan seperti pengaturcaraan, kebarangkalian dan statistik, terutamanya kemahiran pembelajaran yang berkesan dan penyelesaian masalah, masih berguna apabila dia melangkah keluar dari zon selesanya.
Apa yang Tuan suka tentang kerja ini ialah hasil yang cepat. Semasa dia membuat penyelidikan, ia mengambil masa berbulan-bulan untuk artikel yang ditulisnya diluluskan. Tetapi dengan pekerjaan barunya, dia hanya perlu menukar satu detail dalam sistem dan keesokan harinya dia boleh tahu keputusan untung atau rugi.
Cabarannya ialah 10-11 jam hari bekerja, lebih-lebih lagi dalam syarikat teknologi. Dia perlu belajar tentang ekonomi dan pasaran kewangan, serta kaedah analisis ramalan baharu.
"Tetapi pengetahuan baru itu bagus jadi menghabiskan lebih banyak masa adalah berbaloi," kata Tuan.
Mengimbas kembali perjalanannya, Tuan amat berbangga dengan hakikat bahawa dia terus berusaha walaupun titik permulaannya yang rendah. "Saya sering merasakan saya tidak sehebat kawan saya, tetapi saya tidak patah semangat dan sentiasa mencuba yang terbaik. Kepintaran itu penting, tetapi ketekunan itulah yang membantu saya mengatasi kesukaran," kata Tuan.
Selari dengan kerjanya di Citadel Securities, Tuan akan mengikuti program Ekonomi Matematik di John Hopkins - universiti 10 terbaik di dunia, tahun depan.
Vnexpress.net
sumber
Komen (0)