6 năm vừa làm vừa học, chàng trai 9X ẵm trọn học bổng tiến sĩ 15 tỷ đồng

Từ 2 bằng thạc sĩ đến học bổng 15 tỷ

Đặng Võ Hiệp (SN 1995, TPHCM) đang là thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo (AI) tại Đại học Yeshiva (New York).

Hiệp cho biết, anh sẽ tốt nghiệp vào tháng 4 năm nay. Trước đó, Hiệp đã hoàn thành bằng cử nhân chuyên ngành Tài chính tại Việt Nam và thạc sĩ Khoa học máy tính - Toán tại Đại học Liverpool John Moores, Anh Quốc.

Sau khi hoàn thành tấm bằng thạc sĩ đầu tiên, Hiệp tiếp tục con đường học vấn tại Mỹ với học bổng bán phần để theo đuổi bằng thạc sĩ thứ hai về Trí tuệ nhân tạo.

Hiệp có nền tảng chuyên môn về học máy, đặc biệt trong hai lĩnh vực: học toán tử (Operator Learning) và học máy tích hợp vật lý (Physics-informed Machine Learning). Hướng nghiên cứu của anh là ứng dụng những phương pháp này vào các hệ cơ học chất lỏng và mô hình hóa môi trường.

Mới đây, Hiệp vinh dự nhận được học bổng toàn phần tiến sĩ từ Đại học Virginia (một trong 8 trường đại học công lập hàng đầu nước Mỹ) và Đại học Missouri với tổng giá trị hơn 15 tỷ đồng.

Anh sẽ theo đuổi chuyên ngành ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và học máy để dự đoán các hiện tượng thời tiết cực đoan, phòng tránh thiên tai, bão lũ.

Học bổng này bao gồm toàn bộ học phí, bảo hiểm sức khỏe, tiền lương hàng tháng và chi phí tham dự các hội nghị khoa học trong suốt 5 năm nghiên cứu.

Hiệp cho biết, trong môi trường học thuật đầy cạnh tranh, anh hiểu rõ một đến hai năm học thạc sĩ không thể so sánh với bốn năm đại học đúng chuyên ngành. Vì vậy, anh quyết định theo học thêm một bằng thạc sĩ thứ hai tại Mỹ để tích lũy thêm số tín chỉ cần thiết.

Sau hai chương trình thạc sĩ, Hiệp đã hoàn thành 72 tín chỉ trải dài từ Khoa học Máy tính đến Khoa học Dữ liệu, giúp anh đáp ứng đủ điều kiện để xin học bổng tiến sĩ sau này.

Bí quyết giành học bổng lớn trong mùa cắt giảm ngân sách

Chia sẻ về hành trình chinh phục học bổng tiến sĩ của bản thân, Hiệp cho hay: "Tôi nghĩ mình có phần may mắn. Đến thời điểm hiện tại (tháng 3/2025), tôi đã nhận được lời đề nghị từ ba trường trong đó Đại học Virginia và Đại học Missouri cấp học bổng toàn phần kèm theo lương.

Năm nay, chính quyền Mỹ cắt giảm ngân sách cho khoa học, khiến số lượng suất học bổng ít hơn và mức độ cạnh tranh căng thẳng hơn".

Khi nhìn lại, Hiệp nhận thấy tất cả lời mời nhập học anh nhận được đều đến từ những nhóm nghiên cứu có lĩnh vực thực sự phù hợp. Đó là những nơi anh đã dành thời gian tìm hiểu kỹ và có được các buổi phỏng vấn trực tiếp với giáo sư để trao đổi trước về ý tưởng nghiên cứu.

Ngược lại, với những trường anh chỉ nộp đơn theo quy trình chung, không có sự đầu tư kỹ lưỡng để thể hiện mức độ phù hợp, thì tỷ lệ thành công thấp hơn nhiều.

Khi xem danh sách nghiên cứu sinh tiến sĩ tại các trường Mỹ, Hiệp nhận thấy đa số họ đều có hồ sơ ấn tượng, tốt nghiệp đại học đúng chuyên ngành từ các trường danh tiếng ở Mỹ hoặc châu Âu.

Đối với một ứng viên có hồ sơ đổi ngành như Hiệp, nếu không đầu tư thời gian tìm hiểu kỹ về hướng nghiên cứu và trình bày rõ cách mình có thể đóng góp, hồ sơ sẽ khó nổi bật so với các ứng viên khác.

"Nói ngắn gọn, học bổng tiến sĩ không hẳn là một cuộc đua điểm số hay số lượng bài báo mà là tìm đúng người, đúng nhóm nghiên cứu và thuyết phục họ rằng mình sẽ mang lại giá trị", Hiệp nhận định.

Từ tài chính sang khoa học dữ liệu chỉ vì một cuốn sách

Xuất phát từ ngành tài chính, chàng trai 9X này dần nhận ra niềm đam mê mãnh liệt với Trí tuệ nhân tạo và học máy. Tuy nhiên, khoảng cách về chuyên môn quá lớn, Hiệp đã dành một năm tự học toán, lập trình và thực hiện các dự án cá nhân nhỏ để từng bước lấn sân vào lĩnh vực này.

Bước ngoặt đầu tiên của Hiệp là khi anh ứng tuyển vào vị trí Phân tích dữ liệu tại một công ty chứng khoán ở Việt Nam. Với nền tảng tài chính vững chắc và kiến thức kỹ thuật đang dần hoàn thiện, anh nhanh chóng khẳng định được năng lực.

Trong gần ba năm làm việc, Hiệp vươn lên vị trí quản lý đội phân tích dữ liệu, trực tiếp xây dựng các hệ thống phân tích và dự báo tự động dựa trên cơ sở dữ liệu mà đội ngũ phát triển và quản lý.

"Nhìn lại 3 năm làm việc đã giúp tôi phát triển tư duy lập trình và quản lý dữ liệu ở cấp độ doanh nghiệp. Công việc cũng mang lại nguồn tài chính đáng kể, giúp tôi trang trải chi phí cho hai tấm bằng thạc sĩ, sau khi trừ đi phần học bổng", Hiệp chia sẻ.

Song song với công việc, Hiệp còn tham gia nhóm nghiên cứu tại Đại học Bách Khoa TPHCM, nghiên cứu ứng dụng học máy trong bài toán ngược (inverse problems) nhằm giải quyết các vấn đề trong môi trường và quản lý chất thải. Đây chính là bước đệm giúp anh dần chuyển từ tài chính sang các vấn đề khoa học và môi trường.

Hiệp mất 6 năm để thay đổi bản thân. Tuy nhiên, anh nhận ra, những bước ngoặt lớn trong cuộc đời mình thực chất chỉ diễn ra trong vài khoảnh khắc ngắn ngủi.

"Một trong những khoảnh khắc đó là khi tôi đọc các bài giảng của anh Vũ Hữu Tiệp. Lúc đó tôi quyết định bản thân sẽ theo đuổi con đường học máy.

Khi đó, các kỹ thuật học máy vẫn còn sơ khai chưa tinh vi như bây giờ. Tuy nhiên, chính những thuật toán cơ bản, trực quan lại giúp tôi nhận ra niềm đam mê thật sự với lĩnh vực này", Hiệp bộc bạch.

Hiệp cho biết, anh cũng nhớ rõ lần đầu tiên đọc quyển "An Introduction to Statistical Learning" của nhà xuất bản Springer. Thời điểm đó, người ta vẫn dùng R để minh họa các thuật toán, một ngôn ngữ đã dần lỗi thời ngày nay.

Tuy nhiên, điều khiến Hiệp ấn tượng không phải là công cụ mà là cách các nhà khoa học có thể biến các dữ liệu vô tri thành những mô hình có ý nghĩa, tạo ra những dự đoán và hiểu biết sâu sắc.

"Với tôi, đó là một chân trời hoàn toàn mới. Chính lúc ấy, tôi quyết định dừng việc học tài chính dù đã đạt CFA Level 2 (chứng chỉ phân tích tài chính được công nhận trên toàn cầu trong lĩnh vực tài chính, đầu tư và quản lý quỹ) để chuyển hoàn toàn sang khoa học dữ liệu", Hiệp nói.

Tiền giao hàng đắt hơn cả tiền sách

Hiệp cho biết, khi anh từ bỏ công việc tại doanh nghiệp, một vài bạn bè hoặc người quen đã nhìn anh với ánh mắt ái ngại. "May mắn là tôi luôn có mẹ và anh trai ủng hộ trên hành trình này.

Lúc đó, trong lòng tôi biết rất rõ bản thân đang làm gì. Hiện tại, khi nhìn lại, tôi thấy biết ơn vì năm đó tôi đã đủ vững chãi để theo đuổi con đường mình muốn đến cùng", Hiệp chia sẻ.

Khi quyết định theo đuổi một lĩnh vực hoàn toàn khác, Hiệp buộc phải tự học từ con số không. Nhờ đó, anh nhận ra khả năng tự học và rèn luyện tính kỷ luật là điều quan trọng nhất.

Hiệp vẫn nhớ những đêm thức đến 2-3h sáng để ngấu nghiến từng quyển sách của O'Reilly về lập trình rồi lại cặm cụi đọc những cuốn sách dày cộp về giải tích và đại số tuyến tính.

Lúc đó, dù mới ra trường, đi làm lương không cao, nhưng tháng nào anh cũng tốn 4-5 triệu đồng để mua sách từ Amazon trong khi tiền giao hàng còn đắt hơn cả tiền sách, Hiệp nhớ lại.

Dù vậy, chỉ có kiến thức thôi là chưa đủ. Hiệp sớm nhận ra rằng, nếu muốn đi xa trong nghiên cứu anh cần một nền tảng bài bản về học thuật. Ban đầu, Hiệp cứ nghĩ đơn giản rằng: "Để năng lực tự chứng minh bản thân". Nhưng thực tế không vận hành như thế.

"Trong lĩnh vực tôi theo đuổi, một tấm bằng chính quy không chỉ là điều kiện tiên quyết để theo đuổi nghiên cứu nghiêm túc. Nó còn mở ra những cánh cửa mà thực lực đơn thuần đôi khi chưa đủ để chạm tới", Hiệp nói.

Trước khi quyết định theo đuổi đam mê, Hiệp chọn đi làm 3 năm trước khi học tiếp. "Tôi nghĩ lý do quan trọng nhất khi chọn đi làm trước khi học tiếp là tiền bởi đây là thứ có thể giết chết nhiều giấc mơ nếu không chuẩn bị đủ. Gia đình tôi không khá giả nên vấn đề này lại càng quan trọng.

Trong ba năm đi làm, tôi luôn cố gắng làm tốt nhất có thể tận dụng những công nghệ mà tôi tự học để tối ưu công việc. Nhờ vậy, tôi thăng tiến nhanh và số tiền kiếm được có lẽ đủ để mua một miếng đất nhỏ hay một căn chung cư ở TPHCM, nhưng tôi quyết định dùng nó cho giấc mơ du học", Hiệp tâm sự.

Quan trọng hơn, thời gian đi làm đã giúp Hiệp có những mối quan hệ quý giá. Chính Tổng giám đốc và Phó tổng giám đốc đã viết thư giới thiệu giúp Hiệp xin học bổng thạc sĩ tại Mỹ. Nhìn lại, Hiệp biết bản thân may mắn khi được tạo điều kiện vừa học vừa làm, chuẩn bị vững chắc cho con đường nghiên cứu sau này.

Ba năm không chỉ giúp Hiệp có tài chính mà còn cho anh sự tự tin, tư duy hệ thống để theo đuổi đam mê.

Là người chứng kiến hành trình nỗ lực chinh phục học bổng của Võ Hiệp, TS Trần Quốc Thiện (tiến sĩ tại ĐH Virginia Tech) chia sẻ: "Với tôi, Hiệp là một chàng trai có năng lực, nghị lực và quyết tâm rất cao. Bên cạnh tư chất thông minh, em ấy còn có khả năng thích nghi nhanh với môi trường và kiến thức mới. Chính điều này giúp Hiệp làm việc hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau".

Theo TS Trần Quốc Thiện, Võ Hiệp như một viên ngọc càng mài càng sáng, mọi cố gắng và nỗ lực của Hiệp đã được đền đáp xứng đáng. Bản thân tôi cũng cảm thấy rất vui và tự hào khi được đồng hành cùng em trong hành trình này.

Khi đến Đại học Virginia gặp giáo sư hướng dẫn, Hiệp được nghe một câu rất tâm đắc: "If you work hard, the universe will answer" (nếu bạn làm việc chăm chỉ, vũ trụ sẽ hồi đáp). Hiệp tin rằng châm ngôn này đã đúng với bản thân anh và cũng sẽ đúng với bất kỳ ai dám theo đuổi giấc mơ của mình.

Thu Hoài