Tuấn, 28 tuổi, đang làm việc với vai trò Staff Data Scientist (chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao) cho Quora. Đây là nền tảng hỏi đáp phổ biến tại Mỹ với 400 triệu người dùng mỗi tháng, cho phép họ tìm kiếm thông tin, chia sẻ🦄 chuyên môn cũng như kết nối với các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực. Tháng 11/2023, Quora được 𝓡định giá 500 triệu USD, trong top 17 mạng xã hội được dùng nhiều nhất thế giới, xếp thứ hai về website tra cứu thông tin ở Mỹ.
Ở các công ty công nghệ Mỹ, thông thường, nhân viên cần 10 năm kinh nghiệm để trở 🧜thành "Staff" - một vị🐻 trí ở cấp độ chuyên gia. Tuấn thấy may mắn khi có thể đảm nhận vị trí này chỉ sau 4 năm làm việc. Anh hoạch định chiến lược lâu dài về dữ liệu, quyết định kế hoạch phát triển theo từng thời điểm và nhân sự thực hiện, rồi thuyết phục các bên liên quan hiện thực hóa ý tưởng của mình.
Anh còn là trưởng nhóm Poe Growth, nhóm phát triꦗển ứng dụng Poe AI (Platform for Open Exploration), một nền tảng do Quora phát triển từ tháng 3/2022. Ứng dụng này giúp người dùng tiếp cận các công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) như GPT4, Claude hay Llama dễ dàng. Với nhiều mô hình AI tích hợp trong một ứng dụng, người dùng có thể lựa chọn, sử dụng mô hình phù hợpꦑ nhất với công việc của mình. Trong vai trò này, Tuấn làm việc trực tiếp với CEO và giám đốc sản phẩm của Quora để vạch ra chiến lược phát triển người dùng, điều hành dự án.
"Ở c༺ông ty nhỏ (về nhân sự) như vậy, mình có cơ hội đảm nhận nhiều trọng trách hơn. Thứ hai, mình sẽ được làm việc trong môi trường toàn người giỏi, rất thích 𒀰hợp để học hỏi, phát triển bản thân", anh nói, thêm rằng Quora có khoảng 200 nhân viên.
Đoàn Nguyễn Tuấn. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Tuấn chọn⛄ làm việc ở Quora vì chính anh đã sử dụng nền tảng này rất nhiều khi bắt đầu tìm hiểu về Khoa học dữ liệu.
"Một người bạn của tôi nó🐲i rằng tôi đã dành quá nhiều thời gian trên Quora. Giờ cô ấy sẽ thấy tôi nhiều hơn, nhưng là ở Quora", anh chia sẻ trên Facebook vào tháng 8/2019, thời điểm bắt đầu làm việc ở đây.
Trước đó, Tuấn tốt nghiệp ngành Xác suất thống kê và Khoa học dữ liệu trong top 10% xuất sắc (magna cum laude) ở Đại học Yale. Đây là ngôi trường thuộc Ivy League, đứng thứ 5 nước Mỹ, theo xếp hạng đại học của US News. Năm 2024, Yale là đại học tốt thứ 10 thế giới, theo Times Higher Edu♈cation.
Ban đầu, Tuấn định theo đuổi lĩnh vực quan hệ quốc tế. Bước ngoặt với đam mê khoa học dữ liệu là khi Tuấn tham gia dự án tình nguyện của Africa Health Placements (AHP), một tổ chức về sức khỏe và y tế cộng đồng ở Nam Phi, vào mùa hè năm thứ nhất. Cಌông việc của anh là ghi chép, trình bày số liệu và xây dựng mô hình dự báo cho tổ chức, trong ba tháng.
Nhiệm vụ của AHP là tuyển bác sĩ ít kinh nghiệm ở nước ngoài nhằm hỗ trợ dịch vụ y tế ở địa phương. Tuy nhiên, các bác sĩ này thường ở lại trong thời gian ngắn, khoảng 1-2 năm. Tranh thủ lúc rảnh, Tuấn quan sát dữ liệu và nhận thấy điểm chung là họ trẻ, dễ tuyển và phần nhiều đến từ Mỹ, là những người sẽ nhanh chóng quay về ứng tuyển vào🍌 chương trình đào tạo nội trú khi đã đủ kinh nghiệm. Anh báo cáo điều này lên ban giám đốc và xây dựng hệ thống dữ liệu bằng Excel để dự đoán thời gian các bác sĩ ở lại Nam Phi. Nhờ đó, AHP đã thay đổi kế hoạch tuyển dụng bác sĩ, hiệu quả hơn.
"Khi sử dụng được dữ liệu, tạo được mô hình mà thật sự ảnh hưởng tích cực đến tổ chức, thậm chí cả cộng đồng ở đó, mình chợt nhận ra ngành này rất thú vị, nhiềꦡu tiềm năng và có nhiều thứ để học hỏi", Tuấn nói.
Những năm ở Yale, xung quanh toàn người tài, T♉uấn không khỏi choáng ngợp, ng🤡ưỡng mộ các giáo sư, bạn bè. Anh ngưỡng mộ nhất là sự khiêm tốn, nghiêm túc với đam mê và tinh thần cầu tiến, ham học hỏi của họ.
Tuấn kể, khi học viết những dòng code đầu tiên, bạn của anh đã sáng lập một công ty startup ở Thung lũng Silicon, nhưng vẫn nghiêm túc làm nhiều dự án trên lớp, dù không t🌜ính điểm. Một lần khác, anh dự khán lớp học của giáo sư Robert J. Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 2013, và rất bất ngờ khi ông thú nhận không phải chuyên gia về thị trường tài chính. Mỗi ngày, ông đều tìm tòi, học hỏi thêm nhờ chắt lọc thông tin báo chí, đọc sách, nói chuyện với người nhà và chuyên gia trong lĩnh vực.
"Tôi nhận ra việc học không bao giờ là hết. Đến bây giờ, dù đang làm ở Quora, ở một vị trí tôi tin là rất may mắn mình có thể đạt tới, nhưng m😼ỗi ngày thức dậy mình nên nghĩ rằng kiến thức này là chưa đủ, còn rất nhiều thứ để học nữa", anh chia sẻ.
Tuấn thường đọc nghiên cứu, báo cáo của các công ty để tìm cách giải quyết vấn đề hay hơn. Ngoài ra, anh cũng học hỏi thông qua trò chuyện với nhân viên mới ởꦕ Quora vì "họ là những người mang đến tri thức, góc nhìn, cách làm mới". Khi gặp vấn đề khó, anh nhờ đồng nghiệp xem xét dữ liệu🅠 cùng để có góc nhìn khác và tìm ra giải pháp.
Tuấn (ngoài cùng bên trái, hàng đầu) cùng đồng nghiệp ở Quora. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Anh Lê Thế Hiểဣn, người sáng lập🎐 tổ chức phi lợi nhuận Vietnam Tech Society, đã cùng Tuấn phát triển nền tảng cố vấn, kết nối học sinh, sinh viên Việt Nam với người Việt làm công nghệ tại Mỹ. Anh nói bạn mình là người "mọi công ty đều cần" bởi sự tò mò và khả năng kết nối con người thiên bẩm.
"Tuấn không ngừng tìm kiếm tri thức mới, học những cách làm mới và luôn đi đầu trong công nghệ lẫn công việc. Anh ấy còn có thể lắng nghe mọi quan điểm trong cuộc họp, dù trái ngược nhau, ꦕrồi tóm gọn thành một kế hoạch thuyết phục cả đội", anh Hiển chia sẻ.
Tuấn luôn mong tạo động lực cho các thành viên trong nhóm làm việc tại Quora. Anh nhận thấy họ đều giỏi, để họ hiểu tầm nhìn của mình là một chuyện, còn thuyết phục họ hiện thực hóa ý tưởng của mình là một chuyện kh🐻ác.
"Tôi muốn mình ảnh hưởng tích cực đến đồng đội hơn, để họ có động l✨ực làm việc hiệu quả", Tuấn nói.
Hiện, anh và đội Poe Growth xây dựng một hệ sinh thái AI, nơi từ các chuyên gia AI đến học sinh, sinh viên có thể tạo ra mô hình AI hỗ trợ hàng triệu người dùng. Ngoài ra, anh tiౠếp tục viết blog, chia sẻ những ứng dụng vui của khoa học dữ liệu, như dựa vào số liệu để dự đoán kết quả bóng đá hay xây dựng chiến lượꦰc hẹn hò.
Phương Anh