De um estudante apaixonado por jogos à maior bolsa de valores dos EUA

Por adorar jogos eletrônicos, Lai Manh Tuan seguiu a área de Tecnologia da Informação e tornou-se pesquisador na maior corretora da Bolsa de Valores de Nova York.

Lai Manh Tuan, de 28 anos, recebeu seu doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Illinois Urbana-Champaign (EUA) em outubro, após três anos de estudos. Normalmente, leva-se 5 anos para concluir um programa de doutorado nos EUA.

Atualmente, ele trabalha como analista quantitativo na Citadel Securities, uma empresa financeira avaliada em US$ 22 bilhões até 2022. Ela é a maior formadora de mercado da Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), a maior bolsa de valores dos EUA.

"Além disso, fico feliz em criar novos métodos que são publicados em importantes conferências científicas", compartilhou Tuan.

Lai Manh Tuan. Foto: Personagem fornecido

A paixão de Tuan pela Ciência da Computação surgiu quando ele era aluno da Escola Secundária Le Ngoc Han, em Hanói . Naquela época, a moda dos jogos online estava em alta, e Tuan era muito entusiasmado, passando bastante tempo jogando jogos populares como Vo Lam Truyen Ky. Quando um amigo o convidou para fazer um curso de informática, Tuan pensou que assim poderia jogar videogame com mais frequência e aceitou. Assim, ele teve seu primeiro contato com programação na 8ª série.

"Fiquei feliz em aprender a fazer os computadores funcionarem e continuei a me aprofundar nisso a partir daí", lembra Tuan.

Em seu último ano, a Escola Le Ngoc Han selecionou alunos excelentes para estudar no ensino médio na Coreia. Tuan estava entre os cinco estudantes vietnamitas que receberam bolsas de estudo para estudar na Academia Coreana de Ciências – uma escola de ensino médio especializada para alunos talentosos em ciências – em 2010.

Ao chegar à Coreia, Tuan enfrentou uma dupla barreira linguística. O currículo era ministrado em inglês e coreano, mas Tuan não dominava nenhum dos dois idiomas. Após o primeiro semestre, sua média era pouco superior a 2,0/4,0.

Se o aluno obtiver uma nota inferior a 3,0 em dois semestres consecutivos, a bolsa de estudos será cortada, ou ele será até obrigado a retornar ao Vietnã. Temendo perder sua vaga, Tuan passou todo o verão estudando as matérias do semestre seguinte com antecedência. Tuan também formou um grupo para praticar coreano com seus compatriotas e conversou mais com falantes nativos para aprimorar seu idioma. Gradualmente, Tuan alcançou seus colegas e concluiu o programa em 2013.

Seguindo sua paixão desde jovem, Tuan escolheu Ciência da Computação no Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST).

Ao ingressar na universidade, Tuan novamente "perdeu o ritmo" no primeiro semestre. As disciplinas específicas tinham métodos de ensino diferentes do ensino médio, o que o impedia de obter as notas altas que desejava. Por isso, Tuan frequentemente ficava na biblioteca estudando até as 22h, e até mesmo até 1h da manhã nos dias de prova.

Para equilibrar as coisas, Tuan ainda reserva tempo para relaxar com seus amigos da Associação de Estudantes Vietnamitas na escola, jogar futebol ou cozinhar nos fins de semana.

Seus esforços ajudaram Tuan a ganhar muitas bolsas de estudo e a se formar como orador da turma em 2017.

Tuan recebeu o prêmio de aluno destaque do diretor da KAIST em 2014. Foto: Personagem cedido.

Ao perceber as inúmeras oportunidades de desenvolvimento de carreira, em 2018, Tuan candidatou-se e ganhou uma bolsa de mestrado em Ciência da Computação na Universidade Purdue, uma das 10 melhores escolas de engenharia da computação dos EUA, segundo a US News. Em 2020, Tuan continuou seus estudos e obteve o doutorado na área na Universidade de Illinois em Urbana-Champaign.

Foi também nessa época que a pandemia de Covid-19 eclodiu, um dos períodos mais difíceis para Tuan. Normalmente, os alunos de doutorado precisam encontrar um problema no primeiro ano para decidir se aprofundarão nele. Como não podiam se encontrar pessoalmente com o professor, Tuan teve que ler e pesquisar trabalhos anteriores para encontrar uma direção. Tuan então optou por seguir a área de processamento de linguagem natural, pesquisa que torna os computadores capazes de interpretar, interagir e compreender a linguagem humana.

Tuan se interessou por essa área quando estagiou na Adobe, uma empresa americana de software, durante seu mestrado.

O Dr. Bui Huu Trung, diretor de pesquisa e mentor de Tuan na Adobe, comentou que seus alunos trabalham com muita eficiência e aprendem rapidamente. Tuan estagiou três vezes entre 2017 e 2020 e, juntamente com pesquisadores da Adobe, publicou 10 artigos em importantes conferências sobre IA e processamento de linguagem natural, além de possuir seis patentes, a maioria delas como autor principal. Ademais, o algoritmo de extração de palavras-chave de Tuan é utilizado em dois produtos da Adobe: o Adobe Experience Manager e o Project Blink.

"Os resultados do trabalho de Tuan são extraordinários, porque a empresa estabelece padrões extremamente elevados para os 300 estudantes de pós-graduação que vêm para a Adobe Research para estágios todos os anos", disse o Sr. Trung.

Além da Adobe, Tuan também estagiou no Google, na Amazon e na Nvidia. Frequentemente, ele recebia problemas relacionados ao processamento de linguagem natural e tinha que encontrar uma solução em até 3 meses.

Tuan gosta mais do projeto de processamento de linguagem natural e conversão de medicamentos do Google. Normalmente, os cientistas gastam muito tempo pesquisando e criando medicamentos. No projeto do Google, quando um usuário diz que quer criar um medicamento para curar qualquer doença, o modelo desenvolvido por Tuan e seus colegas calcula e fornece a fórmula de medicamentos eficazes em pouco tempo.

Tuan contou que, sempre que encontra dificuldades na pesquisa, opta por resolver problemas menores antes de voltar ao problema principal e tenta o máximo de ideias possível.

“Não há outro jeito senão passar muito tempo experimentando ideias para encontrar a solução certa”, disse Tuan.

Por fim, Tuan concluiu seu doutorado com nota máxima (4,0/4,0) e publicou mais de 20 artigos científicos em importantes conferências da área.

Tuan trabalhou como estagiário no Google, nos EUA, em 2017. Foto: Personagem cedida.

No entanto, após se formar, Tuan não prosseguiu com a carreira acadêmica, mas trabalhou para a Citadel Securities, uma empresa de negociação de ações nos EUA.

"Quero aprender e experimentar trabalhar em uma nova área", disse Tuan, acrescentando que queria aceitar o desafio porque o setor financeiro nos EUA oferece muitas oportunidades de crescimento na carreira.

Tuan é responsável por pesquisar e construir modelos para prever mudanças de preços, garantindo que as transações tragam o máximo lucro para a empresa. Embora o trabalho não envolva muito processamento de linguagem natural, segundo Tuan, conhecimentos como programação, probabilidade e estatística, especialmente habilidades de aprendizado eficaz e resolução de problemas, ainda são úteis quando ele sai da sua zona de conforto.

O que Tuan mais gosta neste trabalho é a rapidez dos resultados. Quando fazia pesquisas, demorava meses para que um artigo que escrevia fosse aprovado. Mas, com o novo emprego, basta alterar um detalhe no sistema e, no dia seguinte, já sabe o resultado, seja lucro ou prejuízo.

O desafio são as jornadas de trabalho de 10 a 11 horas, ainda mais em empresas de tecnologia. Ele precisa aprender sobre economia e mercados financeiros, bem como novos métodos de análise preditiva.

"Mas o novo conhecimento é bom, então vale a pena dedicar mais tempo a ele", disse Tuan.

Ao refletir sobre sua trajetória, Tuan se orgulha principalmente de ter persistido apesar de suas dificuldades iniciais. "Muitas vezes sinto que não sou tão bom quanto meus amigos, mas não me desanimo e sempre me esforço ao máximo. Inteligência é importante, mas a dedicação é o que me ajuda a superar as dificuldades", disse Tuan.

Paralelamente ao seu trabalho na Citadel Securities, Tuan cursará o programa de Economia Matemática na Universidade Johns Hopkins, uma das 10 melhores universidades do mundo, no próximo ano.

Vnexpress.net

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