Từ cậu học trò Việt mê game trở thành nhà nghiên cứu định lượng tại Công ty tài chính lớn nhất Hoa Kỳ

Vì thích chơi điện tử, Lại Mạnh Tuấn theo đuổi Tin học, gặt hái nhiều thành quả học thuật, rồi trở thành nhà nghiên cứu tại công ty tạo lập thị trường lớn nhất trên sàn chứng khoán New York.

Tháng 10 năm nay, Lại Mạnh Tuấn, 28 tuổi, nhận bằng tiến sĩ Khoa học máy tính từ Đại học Illinois Urbana-Champaign (Mỹ), sau ba năm theo đuổi. Thông thường, thời gian hoàn thành chương trình tiến sĩ ở Mỹ là 5 năm.

Hiện, anh làm nghiên cứu định lượng tại Citadel Securities, một công ty tài chính lớn tại Mỹ, được định giá 22 tỷ USD vào năm 2022. Đây là nhà tạo lập (môi giới) lớn nhất ở Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE), cũng là sàn giao dịch chứng khoán lớn nhất nước Mỹ.

"Ngoài ra, tôi hạnh phúc khi sáng tạo ra được những phương pháp mới được công bố ở các hội nghị khoa học lớn", Tuấn chia sẻ.




Niềm đam mê với Khoa học máy tính của Tuấn nhen nhóm từ khi còn là cậu học trò trường THCS Lê Ngọc Hân, Hà Nội. Ngày đó, trào lưu chơi game online nở rộ, Tuấn rất mê và dành không ít thời gian cho các trò chơi thịnh hành, như Võ lâm truyền kì. Được bạn rủ đi học lớp Tin học, Tuấn nghĩ sẽ được chơi điện tử nhiều hơn nên gật đầu. Cậu vì thế được tiếp xúc với lập trình từ lớp 8.

"Được học cách làm cho máy tính hoạt động, tôi thấy vui và cứ theo đuổi từ đó", Tuấn nhớ lại.

Năm cuối cấp, trường Lê Ngọc Hân tuyển chọn học sinh ưu tú đi học cấp ba tại Hàn Quốc. Tuấn nằm trong số 5 học sinh Việt Nam được nhận học bổng, theo học tại Học viện Khoa học Hàn Quốc - trường cấp ba chuyên, dành cho học sinh năng khiếu khoa học vào năm 2010.

Ngày mới sang Hàn Quốc, Tuấn gặp rào cản ngôn ngữ kép. Chương trình học được dạy bằng tiếng Anh và tiếng Hàn, nhưng Tuấn không vững cả hai. Sau kỳ học đầu tiên, điểm trung bình của Tuấn chỉ đạt hơn 2.0/4.0.

Nếu điểm hai kỳ liên tiếp dưới 3.0, học sinh sẽ bị cắt học bổng, thậm chí phải quay lại Việt Nam. Sợ bị mất suất, Tuấn dành cả mùa hè để học trước các môn của kỳ sau. Tuấn cũng lập nhóm luyện tiếng Hàn với các bạn đồng hương và nói chuyện nhiều hơn với người bản địa để cải thiện tiếng Hàn. Dần dần, Tuấn bắt kịp các bạn, hoàn thành chương trình vào năm 2013.

Theo tiếng gọi của đam mê từ nhỏ, Tuấn chọn ngành Khoa học máy tính tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST).

Chuyển lên đại học, Tuấn lại "mất nhịp" ở kỳ học đầu. Các môn học chuyên ngành có cách học khác với cấp ba, khiến anh không đạt điểm cao như mong muốn. Vì thế, Tuấn thường ngồi học ở thư viện tới 10 giờ tối, thậm chí tới một giờ sáng vào những dịp thi cử.

Để cân bằng, Tuấn vẫn sắp xếp thời gian thư giãn với các bạn trong Hội học sinh Việt Nam ở trường, chơi đá bóng hoặc nấu nướng vào cuối tuần.

Sự nỗ lực đã giúp Tuấn giành nhiều học bổng và tốt nghiệp thủ khoa năm 2017.




Nhận thấy nhiều cơ hội phát triển sự nghiệp, năm 2018, Tuấn ứng tuyển và giành học bổng thạc sĩ ngành Khoa học máy tính tại Đại học Purdue, một trong 10 trường đào tạo kỹ thuật máy tính tốt nhất Mỹ, theo US News. Năm 2020, Tuấn tiếp tục làm tiến sĩ ngành này tại Đại học Illinois-Urbana Champaign.

Đây cũng là thời điểm dịch Covid-19 bùng phát, với Tuấn là một trong những giai đoạn khó khăn nhất. Thông thường, nghiên cứu sinh tiến sĩ cần tìm ra một bài toán trong năm đầu để quyết định đào sâu. Do không được gặp giáo sư trực tiếp, Tuấn phải tự đọc và tìm tòi các nghiên cứu trước để tìm hướng đi. Tuấn sau đó chọn theo đuổi lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), nghiên cứu làm cho máy tính có khả năng diễn giải, tương tác và hiểu được ngôn ngữ của con người.

Tuấn trước đó có hứng thú với lĩnh vực này khi đi thực tập tại Adobe, tập đoàn phần mềm máy tính của Mỹ từ ngày còn học thạc sĩ.

Tiến sĩ Bùi Hữu Trung, giám đốc nghiên cứu, người hướng dẫn Tuấn tại Adobe, nhận xét học trò làm việc rất hiệu quả và học hỏi nhanh. Theo ông, Tuấn thực tập, cộng tác ba đợt từ năm 2017 đến 2020, xuất bản 10 bài báo tại các hội nghị hàng đầu về AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các nhà nghiên cứu của Adobe và có sáu bằng sáng chế, hầu hết là tác giả chính. Ngoài ra, thuật toán trích xuất cụm từ khóa của Tuấn đã được sử dụng trong hai sản phẩm của Adobe là Adobe Experience Manager và Project Blink.

"Kết quả làm việc của Tuấn tại Adobe là rất phi thường, vì công ty đặt ra tiêu chuẩn cực cao cho 300 nghiên cứu sinh đến Adobe Research thực tập mỗi năm", ông Trung nói.

Ngoài Adobe, Tuấn cũng làm thực tập sinh tại Google, Amazon hay Nvidia. Anh thường được giao các bài toán liên quan tới xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cần tìm cách giải quyết trong 3 tháng.

Tuấn thích nhất một dự án xử lý và chuyển ngôn ngữ tự nhiên sang thuốc của Google. Thông thường, các nhà khoa học mất nhiều thời gian để nghiên cứu và chế thuốc. Trong dự án của Google, khi người dùng nói muốn chế tạo một loại thuốc để chữa bệnh bất kỳ, mô hình do Tuấn và đồng nghiệp xây dựng sẽ tính toán để đưa ra công thức của các loại thuốc hữu hiệu trong thời gian ngắn.

Tuấn chia sẻ, mỗi khi gặp khó khăn trong nghiên cứu, anh chọn giải quyết các bài toán nhỏ trước khi quay về vấn đề lớn, và thử càng nhiều ý tưởng càng tốt

"Không có cách nào khác ngoài việc dành rất nhiều thời gian thí nghiệm các ý tưởng để chọn được giải pháp phù hợp", Tuấn nói.

Cuối cùng, Tuấn tốt nghiệp tiến sĩ với điểm tuyệt đối 4.0/4.0, công bố hơn 20 bài báo khoa học tại các hội nghị hàng đầu về lĩnh vực này.




Tuy vậy, sau khi học xong, Tuấn không tiếp tục theo đuổi môi trường học thuật mà chuyển sang làm cho Citadel Securities, công ty chuyên giao dịch cổ phần tại Mỹ.

"Tôi muốn học và thử làm ở lĩnh vực mới", Tuấn nói, cho biết muốn thử thách còn bởi ngành tài chính ở Mỹ có nhiều cơ hội để đột phá trong sự nghiệp.

Tuấn phụ trách nghiên cứu, xây dựng các mô hình để dự đoán thay đổi về giá, đảm bảo giao dịch tạo nhiều lợi nhuận nhất cho công ty. Dù công việc không liên quan nhiều đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, theo Tuấn, những kiến thức như lập trình, xác suất thống kê, đặc biệt là kỹ năng học hiệu quả và tìm hiểu vấn đề, vẫn có ích khi anh bước khỏi vùng an toàn.

Điều Tuấn thích nhất ở công việc này là kết quả nhanh. Khi làm nghiên cứu, một bài báo anh viết phải mất nhiều tháng mới được duyệt. Nhưng với công việc mới, anh chỉ cần thay đổi một chi tiết trong hệ thống, ngày hôm sau có thể biết ngay kết quả lỗ, lãi.

Một thách thức là thời lượng làm việc lên tới 10-11 tiếng mỗi ngày, thậm chí nhiều hơn ở các công ty công nghệ. Anh phải học các kiến thức về kinh tế và thị trường tài chính, cũng như các phương pháp phân tích dự đoán mới.

"Nhưng những kiến thức mới đều hay nên bỏ thêm thời gian là xứng đáng", Tuấn cho biết.

Nhìn lại hành trình, Tuấn tự hào nhất là mình đã liên tục phấn đấu dù xuất phát điểm không cao. "Tôi thường cảm thấy mình không giỏi bằng các bạn nhưng không nản và luôn cố gắng. Sự thông minh là quan trọng, nhưng cần cù là thứ giúp mình vượt qua khó khăn", Tuấn nói.

Song song với công việc tại Citadel Securities, Tuấn sẽ theo đuổi chương trình Toán Kinh tế tại John Hopkins - đại học top 10 nước Mỹ, vào năm sau.