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Vom spielbegeisterten Studenten zur größten Börse der USA

VnExpressVnExpress23/11/2023

Da er gerne Videospiele spielte, studierte Lai Manh Tuan Informationstechnologie und wurde Forscher beim größten Market Maker an der New Yorker Börse.

Der 28-jährige Lai Manh Tuan erhielt im Oktober nach dreijährigem Studium seinen Doktortitel in Informatik von der University of Illinois Urbana-Champaign (USA). Normalerweise dauert ein PhD-Programm in den USA fünf Jahre.

Derzeit arbeitet er als quantitativer Analyst bei Citadel Securities, einem Finanzunternehmen, das bis 2022 auf 22 Milliarden US-Dollar geschätzt wird. Es ist der größte Market Maker an der New York Stock Exchange (NYSE), der größten Börse der USA.

„Darüber hinaus freue ich mich, neue Methoden zu entwickeln, die auf großen wissenschaftlichen Konferenzen veröffentlicht werden“, teilte Tuan mit.

Lai Manh Tuan. Foto: Charakter bereitgestellt

Lai Manh Tuan. Foto: Charakter bereitgestellt

Tuans Leidenschaft für Informatik wurde geweckt, als er die Le Ngoc Han Secondary School in Hanoi besuchte. Online-Spiele waren damals ein großer Trend, und Tuan war begeistert davon und verbrachte viel Zeit mit beliebten Spielen wie „Vo Lam Truyen Ky“. Als ihn ein Freund zu einem IT-Kurs einlud, dachte Tuan, er würde mehr Videospiele spielen können, und sagte zu. So kam er ab der achten Klasse mit dem Programmieren in Berührung.

„Ich war froh, zu lernen, wie man Computer zum Laufen bringt, und habe es von da an weiterverfolgt“, erinnert sich Tuan.

In seinem Abschlussjahr wählte die Le Ngoc Han Schule herausragende Schüler für ein Gymnasium in Korea aus. Tuan gehörte zu den fünf vietnamesischen Schülern, die 2010 ein Stipendium für ein Studium an der Korean Academy of Science erhielten – einem spezialisierten Gymnasium für begabte Naturwissenschaftler.

Als Tuan nach Korea kam, musste er mit einer doppelten Sprachbarriere rechnen. Der Unterricht fand auf Englisch und Koreanisch statt, doch Tuan war in keinem der beiden Fächer gut. Nach dem ersten Semester lag Tuans Durchschnittsnote bei knapp über 2,0/4,0.

Wenn ein Student zwei Semester in Folge eine Note unter 3,0 erreicht, wird ihm das Stipendium gestrichen oder er muss sogar nach Vietnam zurückkehren. Aus Angst, seinen Studienplatz zu verlieren, verbrachte Tuan den ganzen Sommer damit, die Fächer des nächsten Semesters im Voraus zu lernen. Tuan gründete außerdem eine Gruppe, um mit seinen Landsleuten Koreanisch zu üben, und sprach mehr mit Muttersprachlern, um sein Koreanisch zu verbessern. Nach und nach holte Tuan den Anschluss an seine Freunde ein und schloss das Programm 2013 ab.

Tuan folgte seiner Leidenschaft schon in jungen Jahren und entschied sich für Informatik am Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST).

Als er an die Universität wechselte, verlor Tuan im ersten Semester erneut den Rhythmus. Die Spezialfächer erforderten andere Lernmethoden als in der High School, sodass er nicht die gewünschten guten Noten erreichte. Deshalb saß Tuan oft bis 22 Uhr abends in der Bibliothek und lernte, an Prüfungstagen sogar bis 1 Uhr morgens.

Zum Ausgleich nimmt sich Tuan immer noch Zeit, um mit seinen Freunden in der vietnamesischen Studentenvereinigung an der Schule zu entspannen, Fußball zu spielen oder am Wochenende zu kochen.

Seine Bemühungen halfen Tuan, viele Stipendien zu gewinnen und 2017 als Jahrgangsbester seinen Abschluss zu machen.

Tuan erhielt 2014 vom KAIST-Direktor den Preis für herausragende Studierende der Fakultät. Foto: Charakter bereitgestellt

Tuan erhielt 2014 vom KAIST-Direktor die Auszeichnung für herausragende Schüler. Foto: Charakter bereitgestellt

Da Tuan viele Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung sah, bewarb er sich 2018 um ein Masterstipendium in Informatik an der Purdue University, einer der zehn besten Computertechnik-Schulen der USA (laut US News), und erhielt es. Im Jahr 2020 setzte Tuan seine Promotion in diesem Bereich an der University of Illinois-Urbana Champaign fort.

In diese Zeit fiel auch der Ausbruch der Covid-19-Pandemie, eine der schwierigsten Zeiten für Tuan. Normalerweise müssen Doktoranden im ersten Jahr ein Problem finden, um sich für eine Vertiefung zu entscheiden. Da sie den Professor nicht direkt treffen konnten, musste Tuan frühere Forschungsarbeiten lesen und recherchieren, um eine Richtung zu finden. Tuan entschied sich dann für das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung, einer Forschung, die Computer in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu interpretieren, mit ihr zu interagieren und sie zu verstehen.

Tuan begann sich für dieses Gebiet zu interessieren, als er während seines Masterstudiums ein Praktikum bei Adobe, einem amerikanischen Computersoftwareunternehmen, absolvierte.

Dr. Bui Huu Trung, Forschungsleiter und Mentor von Tuan bei Adobe, erklärte, dass seine Studenten sehr effizient arbeiten und schnell lernen. Tuan absolvierte von 2017 bis 2020 drei Praktika und veröffentlichte zusammen mit Forschern hier zehn Artikel auf führenden Konferenzen zu KI und natürlicher Sprachverarbeitung. Er hält sechs Patente, die meisten davon als Hauptautor. Darüber hinaus wird Tuans Algorithmus zur Schlüsselwortextraktion in zwei Adobe-Produkten verwendet: Adobe Experience Manager und Project Blink.

„Tuans Arbeitsergebnisse sind außergewöhnlich, denn das Unternehmen stellt extrem hohe Ansprüche an die 300 Doktoranden, die jedes Jahr für Praktika zu Adobe Research kommen“, sagte Herr Trung.

Neben Adobe absolvierte Tuan auch Praktika bei Google, Amazon und Nvidia. Er bekam oft Probleme im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und musste innerhalb von drei Monaten eine Lösung finden.

Tuan gefällt Googles Projekt zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Arzneimittelkonvertierung am besten. Normalerweise verbringen Wissenschaftler viel Zeit mit der Erforschung und Entwicklung von Medikamenten. Bei Googles Projekt hingegen berechnet das von Tuan und seinen Kollegen entwickelte Modell, wenn ein Nutzer angibt, ein Medikament zur Heilung einer Krankheit entwickeln zu wollen, innerhalb kurzer Zeit die Formel für wirksame Medikamente.

Tuan erzählte, dass er, wenn er bei der Forschung auf Schwierigkeiten stößt, zunächst kleine Probleme löst, bevor er sich wieder dem großen Problem zuwendet, und so viele Ideen wie möglich ausprobiert.

„Es gibt keinen anderen Weg, als viel Zeit damit zu verbringen, mit Ideen zu experimentieren, um die richtige Lösung zu finden“, sagte Tuan.

Schließlich schloss Tuan sein Studium mit der Bestnote 4,0/4,0 ab und veröffentlichte über 20 wissenschaftliche Artikel auf führenden Konferenzen in diesem Bereich.

Tuan als Praktikant bei Google, USA, im Jahr 2017. Foto: Charakter bereitgestellt

Tuan arbeitete 2017 als Praktikant bei Google, USA. Foto: Charakter bereitgestellt

Nach seinem Abschluss verfolgte Tuan jedoch keine akademische Karriere, sondern arbeitete stattdessen für Citadel Securities, ein Aktienhandelsunternehmen in den USA.

„Ich möchte lernen und in einem neuen Bereich arbeiten“, sagte Tuan und fügte hinzu, dass er die Herausforderung annehmen wolle, weil die Finanzbranche in den USA viele Möglichkeiten für einen beruflichen Durchbruch biete.

Tuan ist für die Erforschung und Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Preisänderungen zuständig und stellt sicher, dass die Transaktionen dem Unternehmen den größtmöglichen Gewinn bringen. Obwohl die Arbeit nicht viel mit natürlicher Sprachverarbeitung zu tun hat, sind ihm laut Tuan Kenntnisse in den Bereichen Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sowie insbesondere effektive Lernfähigkeiten und Problemlösungskompetenzen dennoch nützlich, wenn er seine Komfortzone verlässt.

Was Tuan an diesem Job am meisten gefällt, sind die schnellen Ergebnisse. Während seiner Recherchen dauerte es Monate, bis ein Artikel, den er geschrieben hatte, freigegeben wurde. Bei seinem neuen Job hingegen muss er nur ein Detail im System ändern und kann am nächsten Tag die Gewinn- oder Verlustrechnung einsehen.

Die Herausforderung besteht in den 10- bis 11-Stunden-Arbeitstagen, in Technologieunternehmen sogar noch länger. Er muss sich mit Wirtschafts- und Finanzmärkten sowie neuen Methoden der prädiktiven Analyse vertraut machen.

„Aber das neue Wissen ist gut, also lohnt es sich, mehr Zeit zu investieren“, sagte Tuan.

Rückblickend ist Tuan besonders stolz darauf, dass er trotz seiner schwachen Ausgangslage immer weitergemacht hat. „Ich habe oft das Gefühl, nicht so gut zu sein wie meine Freunde, aber ich lasse mich nicht entmutigen und gebe immer mein Bestes. Intelligenz ist wichtig, aber Fleiß hilft mir, Schwierigkeiten zu überwinden“, sagte Tuan.

Parallel zu seiner Arbeit bei Citadel Securities wird Tuan nächstes Jahr das Programm für Mathematische Ökonomie an der Johns Hopkins University absolvieren, einer der zehn besten Universitäten der Welt.

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