19:00 22/11/2024
Cần biết
Tháng 1/2021, Lê Hoàng Trung đã sang Mỹ để học tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại New Mexico State University. Hướng nghiên cứu mà Trung theo đuổi là Khai phá dữ liệu và học máy (data mining and machine learning).
“Kế hoạch học PhD diễn khá bất ngờ nhưng sau hơn một năm thực hiện mình thấy đây đang là quyết định đúng đắn nhất của tuổi trẻ. Sang Mỹ mình có cơ hội khám phá môi trường học tập và làm việc mới, tham gia nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực yêu thích”, Trung chia sẻ.
Lê Hoàng Trung (1996), cựu sinh viên Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia TP.HCM)
Trước đó, từ năm 2014 – 2018, Hoàng Trung theo học ngành Công nghệ thông tin tại Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM). Công việc đầu tiên Trung làm là nghiên cứu dữ liệu hệ thống, gợi ý sản phẩm (Recommendation Systems) tại Zalo.
Năm 2019, Trung chuyển sang làm việc cho một công ty khởi nghiệp làm ứng dụng theo dõi lịch sử tín dụng của khách hàng. Trung cho biết, đây là cơ duyên để đến với hành trình học tiến sĩ.
Theo Trung: “Tại đây, mình có cơ hội gặp gỡ nhiều 'tiền bối' đi trước từng học tiến sĩ và trở về. Lắng nghe câu chuyện cùng sự khích lệ của mọi người, mình nhận ra tiếp tục đi học tiến sĩ có thể giúp mình tiến xa hơn trong lĩnh vực này. Quãng thời gian 5 năm là cơ hội để mình tự rèn luyện bản thân, phát triển nghiên cứu độc lập”.
Giành học bổng sau 1 năm chuẩn bị
Trung bắt tay chuẩn bị xây dựng hồ sơ xin học bổng tiến sĩ vào khoảng cuối năm 2019.
Cơ hội nhận học bổng PhD sẽ rất cạnh tranh, đặc biệt trong ngành Khoa học máy tính. Để hồ sơ ấn tượng hơn nên tập trung tham gia các nghiên cứu, tích lũy kinh nghiệm làm việc.
Theo Trung, yếu tố quan trọng đầu tiên là ngoại ngữ và các chứng chỉ học thuật.
Ngoài việc đáp ứng điều kiện khi đi du học, nếu đạt điểm học thuật cao và giao tiếp tốt thì khả năng được nhận làm trợ giảng trong quá trình học sẽ cao hơn. Sau 2 lần thi chuẩn hoá, Trung đạt 7.0 IELTS.
Đề tài nghiên cứu đầu tiên Trung làm cùng một người bạn về “Tìm hiểu cơ chế một loại thuốc có tác dụng lên bệnh hay không? Qua phân tích dữ liệu để dự đoán hoạt động sinh học”. Kết quả nghiên cứu được công bố tại Hội nghị quốc tế về Kiến thức và Kỹ thuật hệ thống (2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering).
Tháng 10/2020, Trung và một số kỹ sư tại Mỹ có thêm bài báo được công bố trong Hội nghị quốc tế lần thứ 25 về nhận dạng mẫu (2020 - 25th International Conference on Pattern Recognition) về “Xử lý hình ảnh Y tế thông qua phân tích và ứng dụng học máy”.
Nhờ đó, Trung sớm xác định hướng nghiên cứu trong tương lai và cậu đã tìm hiểu, liên hệ với giáo sư trước khi nộp hồ sơ. Đồng thời, gấp rút hoàn thiện hồ sơ và gửi đi trong tháng 10/2020.
Lê Hoàng Trung (SN 1996), giành học bổng tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại New Mexico State University chỉ sau 1 năm chuẩn bị
Trong bài luận, Trung tập trung thể hiện sự quan tâm, đam mê đối với hướng nghiên cứu về dữ liệu trong tương lai. Bên cạnh thế mạnh về kinh nghiệm làm việc và nghiên cứu, theo Trung, hồ sơ của mình có sức nặng hơn khi có thêm 3 thư giới thiệu từ Giáo sư, đồng nghiệp cùng thực hiện đề tài và sếp cũ. Đây đều là những người có chuyên môn cao và có thành tựu trong nghiên cứu.
Ngoài ra, để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn, Trung đã tìm hiểu rất kỹ, lên dàn ý chi tiết các nội dung có thể nhắc tới.
Nam sinh chia sẻ: “Các Giáo sư đã hỏi về bản thân mình, quá trình học tập và làm việc, về những môn mà mình đã học, những dự án đã làm. Họ tóm tắt lại một nghiên cứu mình thực hiện rồi hỏi chuyên sâu. Bên cạnh đó, ban tuyển sinh còn hỏi về lý do mình chọn con đường nghiên cứu, đề tài yêu thích và kế hoạch cho quá trình học PhD như thế nào”.
Tuy nhiên, ngoài câu hỏi có thể chuẩn bị trước, người phỏng vấn còn đưa ra yêu cầu ngẫu nhiên như đưa cho ứng viên một bài báo để đọc rồi thuyết trình lại. Vì vậy, theo Trung cần sẵn sàng ứng phó với nhiều tình huống bất ngờ.
Trải qua nhiều vòng tuyển chọn, cuối cùng Trung đã nhận được học bổng toàn phần tiến sĩ tại New Mexico State University cộng với mức hỗ trợ 24.000 USD/năm.
“Sau một thời gian sang đây, mình không gặp quá nhiều khó khăn khi được làm đúng lĩnh vực yêu thích. Mỗi kỳ học trung bình mình có khoảng 3 môn bao gồm lý thuyết và thực hành. Vừa học vừa làm nghiên cứu nên nhiều lúc khá căng thẳng, bận rộn. Để cân bằng cũng như giảm áp lực, mình còn tranh thủ học thêm võ và tham gia các hoạt động khác giúp nhanh chóng thích nghi hơn”, Trung cho biết.