В 2001 году Арджун जैन прибыл на экзамен JEE в машине отца своего одноклассника, сопровождаемой охранником. Однако он осознал, что результаты экзамена не могут быть изменены специальными привилегиями, и отметил в посте в LinkedIn свой опыт.
Он рассказал, что смог ответить лишь на несколько вопросов в экзаменационном зале, что сразу показало ему крайне низкий уровень подготовки. В течение двух лет जैन сосредоточил все усилия на подготовке к JEE, отказавшись от хоккея, викторин и дебатов. Когда его успехи на JEE оказались неудовлетворительными, он планировал продолжить подготовку в Коте, но финансовые возможности семьи этого не позволили. Поэтому он поступил на обучение по компьютерным наукам в RV College of Engineering в Бангалоре, и это решение стало поворотным моментом в его жизни.
В RV College जैन не ограничивался изучением компьютерных наук только в рамках своей группы; он активно искал знания вне учебного процесса. Он брал исследовательские статьи из журналов IEEE и начал самостоятельно изучать эту область. Спустя год он решил повторить сдачу JEE прямо из комнаты в общежитии. На этот раз он достиг 3363-го ранга и получил место в IIT. Однако возникла загвоздка: ему предложили место по перохимической инженерии в IIT-BHU, которое он отклонил.
Причиной отказа стало то, что он уже завершил годичный курс по компьютерным наукам и не желал начинать сначала в области, которая его не интересовала. Он решил закончить свою степень в RV College. Для него повторное начало означало бы дополнительные траты времени и денег на учебу, которая не вызывала бы у него энтузиазма. В итоге, это решение отдаляло его от того самого IIT, куда он когда-то мечтал попасть.
Путь जैन не остановился на этом. Он получил степень PhD по компьютерным наукам в Saarland University. После этого он прошел постдокторское исследование в Courant Institute при New York University (NYU). В NYU он занимался исследованиями, связанными с глубоким обучением и распознаванием поз человеческого тела. Он сотрудничал с такими исследователями, как Ян Лекун и Крис Бреглер. Его работы были представлены на крупных конференциях, включая ICLR, NeurIPS и CVPR.
Результаты его исследований нашли применение в индустрии, что привело к созданию компании Perceptive Code. Позже Mercedes приобрела интеллектуальную собственность этой компании. После этого карьера जैन продолжилась в Apple, где в 2015 году он работал старшим исследователем в команде Project Titan, занимаясь компьютерным зрением и системами датчиков для автомобилей, включая технологии мониторинга водителей и пассажиров.
Однако в 2016 году произошло событие, которое, возможно, тронуло даже его до глубины души. Примерно через 14 лет после первой попытки JEE, जैन начал работать в IIT Bombay в качестве ассистента профессора. Он ощутил иронию судьбы: ему позвонили из IIT Bombay не для назначения на какую-либо должность, а для преподавания. Теперь он обучал студентов компьютерному зрению, которые сдавали экзамен, в котором он сам не смог добиться успеха.
На протяжении многих лет जैन преподавал в IIT Bombay и курировал двух аспирантов. Один из этих студентов, Ришаб Дабрал, впоследствии стал профессором и руководителем группы в Max Planck Institute for Informatics, куда जैन проходил стажировку. В своем посте जैन отметил, что эта схожесть его поражает: его студент преподает там, где он проходил обучение, а он преподавал там, где не смог учиться. Сегодня जैन является основателем и главным научным сотрудником Fast Code AI, работая как в академической сфере, так и в области исследований ИИ.