Đường vào hãng chip nghìn tỷ USD của thủ khoa Toán-Tin

[june04]

Vũ Thành Huy, 29 tuổi, kỹ sư cao cấp ở Nvidia, từng là học sinh chuyên Toán, thủ khoa Đại học Khoa học tự nhiên TP HCM.

Công việc của Huy tại nhà cung cấp phần cứng, phần mềm trí tuệ nhân tạo và sản xuất các bộ xử lý đồ họa (GPU) là tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến như GPT, Bert, T5, LLaMa. Bởi các mô hình trên cần phải chạy trên nhiều GPU cùng lúc, Huy phải sắp xếp các thành phần của mô hình ngôn ngữ để thuật toán chạy song song thật hiệu quả, giúp xử lý nhiều dữ liệu hơn và tiết kiệm tiền hơn khi dùng trong doanh nghiệp.

"Tôi đã đi được một chặng đường xa để được làm việc tại Thung lũng Silicon. Những nỗ lực bỏ ra rất xứng đáng", Huy nói.

Tính đến tháng 12/2023, Nvidia là một trong 6 tập đoàn có vốn hóa hơn 1.000 tỷ USD ở Mỹ.


Vũ Thành Huy. Ảnh: Nhân vật cung cấp

Huy là cựu học sinh chuyên Toán, trường Phổ thông Năng khiếu, TP HCM. năm 2012, Huy thi đỗ thủ khoa khối A của trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia TP HCM, chọn theo đuổi ngành Toán - Tin. Nhận thấy công nghệ thông tin trên đà phát triển, Huy chọn chuyên ngành Khoa học máy tính và bắt đầu mơ học cao hơn ở nước ngoài.

Dù theo đuổi những con số một cách chuyên sâu, đam mê nghệ thuật của Huy cũng lớn không kém. Huy tham gia đội văn nghệ của trường và là thành viên nhóm nhảy hiphop The Lyricist. Vào cao điểm mùa thi, Huy học trên trường vào ban ngày, đi tập vào các buổi tối, đêm về học và ôn thi. Cậu là thủ khoa đợt tốt nghiệp giữa năm 2017 với điểm trung bình 9,27/10.

Huy nghĩ thật thú vị nếu kết hợp một ngành nhân văn với nghiên cứu học máy thay vì lập trình và làm thuật toán thông thường. Huy xác định chuyên ngành của mình sẽ là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Ứng dụng trong Tâm lý học và Khoa học xã hội.

"Tôi luôn tin rằng càng có nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau giao thoa thì những phát hiện sẽ càng mới lạ và thú vị", Huy viết trên trang web của mình.

Năm 2018, Huy đăng ký học thẳng lên tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của một giáo sư có tiếng trong ngành Ứng dụng máy học vào Tâm lý học tại Đại học Stony Brook, Mỹ. Phòng thí nghiệm của giáo sư nghiên cứu các bài toán về mô hình học máy có thể dự đoán tâm trạng hoặc sức khỏe tâm thần của người dùng mạng xã hội dựa vào ngôn ngữ của họ.

Học kỳ đầu tiên, Huy bị choáng ngợp bởi cường độ làm việc rất nặng của người Mỹ. Vừa đi học vừa làm trợ giảng, lúc nào Huy cũng cảm thấy thiếu thời gian. Nhưng Huy không cho phép mình nản chí.

"Nhìn xung quanh ai cũng phải làm việc như mình. Nếu mọi người làm được thì không có cớ gì mình không làm được", Huy chia sẻ. Dần dần, Huy điều chỉnh thời gian biểu, bắt kịp tốc độ làm việc trong môi trường mới. Thời gian rảnh, cậu tới các lớp học nhảy ở New York, tự biên đạo bài nhảy hay thiết kế đồ họa để cân bằng và thỏa mãn đam mê.

"Nếu làm lập trình nằm ở một cực của tư duy và lý trí thì nhảy và vẽ nằm ở một cực khác rất xa. Làm cả hai cùng lúc khiến cuộc sống mình thú vị và đầy đủ về mặt tinh thần hơn", Huy nói.


Bước vào giai đoạn tập trung nghiên cứu, Huy phải xây một mô hình tạo sinh có thể mô phỏng ngôn ngữ của con người với nhiều đặc điểm tâm lý, tính cách, hay tình trạng sức khỏe tinh thần khác nhau. Mục tiêu của Huy là giúp các nhà khoa học có một góc nhìn mới để hiểu tâm lý con người, cũng như xây nhiều robot trò chuyện có khả năng thông cảm giống người hơn.

Giống như nhiều nghiên cứu sinh khác, Huy có những lúc nản lòng khi phải đi tìm một phương pháp mới cho đề tài của mình. Cậu phải mất một năm để thử nghiệm nhiều quy trình trước khi ra được kết quả cuối cùng.

Dù vậy, Huy mãn nguyện vì đã dành thời gian cho lĩnh vực mà mình rất hứng thú.

Ngoài nghiên cứu, để tìm kiếm cơ hội việc làm chính thức, Huy xin thực tập tại các tập đoàn công nghệ, phụ trách nghiên cứu và giải quyết các bài toán liên quan tới máy học. Ví dụ, ở Meta và Amazon, công việc chính của Huy là tăng độ chính xác cho thuật toán chuyển đổi lời nói thành văn bản.

Kết quả làm việc của Huy được quản lý tại Meta đánh giá ở mức EE - Exceeding Expectations (vượt kỳ vọng). Theo Phan Thanh Hải, tiến sĩ tốt nghiệp Đại học Auburn, đồng nghiệp cũ của Huy tại Meta, đây là điều không dễ trong môi trường có hơn 1.000 thực tập sinh đến từ khắp nơi trên thế giới.

"Huy là một đồng nghiệp có năng lực, làm việc hiệu quả và tích cực. Huy đã khéo léo giải quyết các bài toán về AI mà nhóm đặt ra nhanh chóng và có kế hoạch", Hải nói thêm.

Ngoài ra, Huy cũng vượt qua hai vòng phỏng vấn để được nhận thực tập tại Nvidia. Trong đó, vòng 1 yêu cầu ứng viên lập trình cơ bản, vòng 2 kiểm tra họ những kiến thức nền và kinh nghiệm làm việc về học máy, cũng như cách giải quyết các bài toán thực tế.

Nhờ chứng tỏ được khả năng, Huy chính thức trở thành Kỹ sư học máy cấp cao tại đây từ tháng 7, sau khi nhận bằng tiến sĩ.

Theo Huy, thách thức lớn nhất khi làm việc tại Nvidia xuất phát từ phong cách làm việc "xây dựng mọi thứ với tốc độ ánh sáng". Dù đã là hãng chip đồ họa dẫn đầu thế giới, họ vẫn giữ tinh thần của một công ty mới khởi nghiệp để đảm bảo mình luôn dẫn đầu. Vì vậy, khối lượng công việc của một kỹ sư tại đây khá nặng, thường kéo dài hơn 8 tiếng/ngày. Nhân viên phải tận dụng mọi nguồn lực để đạt kết quả như kỳ vọng.

Làm việc với những công nghệ tân tiến nhất cho Huy cơ hội cập nhật kiến thức liên tục. Vì quy mô nhân sự không lớn như Google hay Meta, Huy được chứng kiến kết quả của các quyết định chiến lược tới công ty một cách trực tiếp hơn. Nhờ đó, ngoài chuyên môn chính, anh tích cóp được thêm nhiều kiến thức về chiến lược kinh doanh.

Nhưng điều đáng quý nhất với Huy là kết quả công việc của mình có ảnh hưởng trực tiếp tới những người sử dụng sản phẩm, từ khách hàng cá nhân cho tới các trường học, doanh nghiệp.

"Tôi thấy việc mình làm có nghĩa, đóng góp được phần nào cho cộng đồng", Huy nói. Ngoài ra, Huy hợp tác với giáo sư tại Đại học Stanford xây dựng chatbot mô phỏng nhà trị liệu con người, tiến hành liệu pháp điều trị hành vi nhận thức.

Huy tin rằng để có cơ hội làm việc tại một tập đoàn công nghệ lớn, điều đơn giản nhưng rất quan trọng là dành nhiều thời gian vào việc mình muốn làm.

"Nghiêm túc và tận tâm sẽ giúp bạn tự tìm hiểu được những con đường phù hợp với mình - có thể là học trên Coursera, học hỏi các giáo sư hay tham gia các chương trình đào tạo về AI của các tập đoàn lớn", Huy gợi ý.

Huy sẽ tiếp tục làm việc, học hỏi thêm mô hình kinh doanh của các công ty lớn và duy trì những dự án về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tâm lý học thời gian tới.

"Tôi sẽ để ý những cơ hội tới, đặc biệt những cơ hội nằm ở giao điểm của những thế mạnh của mình", Huy nói.