Bắt đầu tham gia thực tập từ mùa hè 2019, khi vừa kết thúc năm nhất đại học, Đỗ Thanh Lâm – sinh viên Ngành Khoa học Máy tính, trường đại học Bách Khoa trở thành nhân viên nhỏ tuổi nhất tại Pixta Việt Nam lúc bấy giờ. Đặt mục tiêu đi làm từ khi mới bước chân vào Đại học, Lâm nỗ lực học tập tốt trên lớp, chủ động mày mò làm các side projects, cùng lúc đó tìm kiếm dần các cơ hội để sớm được trải nghiệm các dự án thực tế, học hỏi quy trình làm việc chuyên nghiệp tại các doanh nghiệp cũng như làm dày hơn vốn kiến thức của mình.
Hè 2019, Lâm bắt đầu nộp sơ và tham gia phỏng vấn với một số công ty công nghệ có ứng dụng Machine Learning, Computer Vision…vào phát triển sản phẩm tại Hà Nội. Số offer được nhận không ít, thế nhưng sau buổi trao đổi với Tuấn Anh – LAB Team Leader và được chia sẻ về các dự án thú vị, phù hợp với sở thích của bản thân, Lâm đã quyết định lựa chọn Pixta Việt Nam để làm việc, nghiên cứu trong 1 năm sắp tới.
“Các dự án của LAB team khi đó như Learning to rank, High score ứng dụng các tech stack mình đã từng tìm hiểu, do vậy mình thấy khá gần gũi và hứng thú. Ngoài ra mình đặc biệt ấn tượng với anh Tuấn Anh về cách nói chuyện từ tốn, chân thành và cởi mở trong buổi phỏng vấn. Tới tận bây giờ, khi đã làm việc ở Pixta Việt Nam gần 1 năm, mình vẫn luôn thấy ở anh sự bình tĩnh, chín chắn khi xử lý các vấn đề phát sinh, cách xây dựng team work và lead các dự án theo kế hoạch.” – Lâm chia sẻ.
Và với Lâm, làm việc tại Pixta Việt Nam là 1 sự lựa chọn đúng đắn cho tới tận hôm nay!
Lâm và Tuấn Anh trong chương trình team building tại Hội An 2020
Tham gia thực tập từ đầu tháng 9/2019 đến nay, Đỗ Thanh Lâm đã tham gia các dự án lớn nhỏ của LAB và contribute trực tiếp cho sự cải thiện performance của Pixtastock, trong đó không thể không đề cập tới Tag suggestion và Highscore – Hai dự án Lâm tham gia lâu và có nhiều kỷ niệm đáng nhớ nhất.
Tag suggestion là công cụ gợi ý tag cho Photographer khi upload ảnh lên hệ thống của Pixtastock. Công cụ này giúp Photographer tiết kiệm thời gian và lựa chọn được các tag chính xác cho ảnh của mình. Do thiếu kinh nghiệm và bị cuốn vào những version cũ của dự án mà thiếu sự sáng tạo trong tìm kiếm các hướng đi mới, trong 3 tháng đầu, dự án của Lâm không đưa ra kết quả như dự đoán. “Mình đã thử nhiều cách khác nhau tới mức không nhớ được mình đã thử những gì. Đọc nhiều bài báo và tài liệu nhưng cũng không có kết quả do các bài báo chỉ chạm được trên một vài bộ dữ liệu nhỏ nhưng với lượng dữ liệu lớn của Pixta thì lại không áp dụng được”.
Loanh quanh một hồi lâu, Lâm nhận ra rằng nếu muốn cải thiện toàn bộ, bản thân không nên quá phụ thuộc vào các nghiên cứu cũ mà phải tìm các hướng giải quyết mới dựa theo kiến thức nội tại mình đã học được. Hai tháng nghiên cứu tiếp theo, dự án đã cho ra kết quả cải thiện perfomance – độ chính xác của tag suggestion gấp 3 lần so với phiên bản cũ. Điều bất ngờ hơn cả, giải pháp Lâm áp dụng lại đơn giản đến không ngờ.
“Hãy nghĩ mọi thứ đơn giản, phân tích và tăng dần mức độ phức tạp. Ban đầu cần phải có baseline để mọi thứ chạy ổn và kết quả thu được ở trong khả năng chấp nhận được. Bước tiếp theo là điều chỉnh dần dần, sửa những chỗ chưa hợp lý để cho ra version hoàn thiện hơn. Không nên cố gắng làm mọi thứ hoàn hảo ngay từ đầu mà vướng vào những hướng đi phức tạp, tốn thời gian và kém hiệu quả.”
Model dự án Tag suggestion
Dự án nổi bật tiếp theo là Highscore đây là dự án khá gấp với mục tiêu chấm điểm cho các tag để phục vụ hệ thống search. “Dự án này mình làm việc cùng 3 bạn nữa trong team ứng dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Computer Vision. Điểm hay của dự án là 3 người tham gia sẽ thiết kế 3 models khác nhau để so sánh và phân tích. Mọi người thử nhiều cách và cuối cùng đã lựa chọn được phương án tối ưu nhất. Không bó buộc cá nhân vào một hướng đi nhất định và học từ chính những sai lầm của nhau là những điều mình thấy hay ho nhất trong dự án này” – Lâm chia sẻ.
Thời gian làm việc tại Lab, không chỉ là những quảng thời gian mọi người cùng nghiên cứu, thử nghiệm các hướng đi khác nhau mà còn có cả các hoạt động seminar nội bộ team, những buổi debate, tranh luận và những buổi off team chiều nào cũng đầy ắp thịt xiên và trà đá. Với Lab, Lâm chia sẻ: “Bản thân mình không thấy nhiều áp lực vì luôn có leader và cả team hỗ trợ. Mọi người ai cũng say mê công việc, chuyên nghiệp và tôn trọng deadline. Team chúng mình có nhiều challange lắm, kiểu như: Uống trà đá đến chết, chơi bóng bàn đến chết, ăn thịt xiên đến chết (cười lớn). Làm hết sức thì cũng phải chơi hết mình chứ!”
Được hỏi về những tips dành cho các bạn sinh viên cùng ngành với mình, Lâm chia sẻ: “Điều đầu tiên là hãy dám đi, dám làm và làm những việc mình không quen. Hãy tự tin và tin tưởng vào bản thân. Nếu chưa biết cách làm, chưa hiểu một vấn đề nào đó, sự tự tin sẽ giúp bạn đi xa và gặt hái được nhiều kết quả tốt. Thứ hai, làm nhiều và làm khôn. Hãy làm nhiều, thật nhiều nhưng lựa chọn cách làm việc hiệu quả và tiết kiêm được thời gian. Như vậy, bạn sẽ làm được gấp đôi, gấp 3 khối lượng công việc mình có thể tưởng tượng tới. Cuối cùng hãy đi thực tập sớm. Cứ đi làm, tự khác tầm nhìn của mình sẽ xa hơn và đừng quên lựa chọn leader trong quá trình phỏng vấn, nhớ quan sát, lắng nghe suốt quá trình phỏng vấn để xác định đâu là nơi làm việc phù hợp nhất.”
Lâm chia sẻ ý tưởng với mọi người trong Daily meeting
Ngoài công việc, ở Pixta Việt Nam, Lâm cũng là một thành viên “có tên tuổi” trong làng thể thao, là tác giả của những cú cắt, xoáy bóng bàn siêu tài tình và cũng là chân chạy bền bỉ trên các cung đường. Làm việc và nghiên cứu đã thực sự rất mệt rồi, không biết Lâm tìm đâu ra nguồn năng lượng luôn dồi dào này nhỉ?
Lâm và các thành viên của LAB trong chương trình team building tại Hội An 2020
Hành trình nghiên cứu và tích lũy các kiến thức trong mảng Data Science của Lâm đã được nối dài bằng quãng thời gian làm việc ý nghĩa và đáng nhớ tại Pixta Việt Nam. Trong tương lai, sau Pixta Việt Nam, Lâm có thể sẽ có thêm vô vàn trải nghiệm mới ở những công ty mới với những đồng nghiệp mới, Pixta Việt Nam luôn tin rằng, quãng thời gian làm việc ở LAB sẽ là một trong những bước đệm vững chắc giúp Lâm đi xa và đạt được nhiều thành tựu nghiên cứu sau này. Như Lâm vẫn nói, bạn cần 1 baseline vững để có những bước đi tiếp theo, bạn có thể học được kiến thức từ nhà trường, nhưng bạn cũng cần nhiều hơn sự chuyên nghiệp và những trải nghiệm thực tế.
Hãy tự tin, dám đi và dám làm những điều bạn chưa từng nhé!
Tác giả: Kiều Anh
Like và follow fanpage của Pixta Việt Nam để cập nhật các thông tin công nghệ hữu ích nhé!