O dönemde fark etmemiştim ama Meta’dan kovulmam, beni yapay zeka araştırma odaklı kariyerime geçiş için bir başlangıç noktası yaptı. Birçok kişi, prompt mühendisliğinin ne olduğunu bile bilmezken, benim bu gelişmekte olan alana nasıl yöneldiğim sıkça soruluyor. Rol hala gelişmekte olup, şirketler pozisyonlar yaratıp bu becerileri entegre ederken, her başlangıç hikayesi benzersizdir. İşte CNN ve NBC’de TV haberciliğinden, sonra Meta’da haber ve stratejik ortaklıklardan prompt mühendisliğine geçiş hikayem. İlk olarak, doğru fırsatı belirledim. Kovulmam sonrası, teknolojide kalmaya kararlıydım ve gazetecilik ve teknoloji ortaklıklarımın nerelerde değerli olabileceğini araştırdım. Teknoloji haberlerini takip ettim, şirketleri ve iş tanımlarını analiz ettim; özellikle iş güvencesi ve büyüme potansiyeli olan, işten çıkarma sonrası hızla toparlanabilecek şirketlere odaklandım. Bu süreçte, OpenAI’ın ChatGPT’si sıkça gündeme geldi ve sektörün büyük değişiklikler yaşayacağını gösterdi. Eski bir gazeteci olarak, yapay zekanın içerik oluşturmadaki artan rolü konusunda temkinliydim, ama ortaya çıkan pazar fırsatını fark ettim. Sonra, hesaplı riskler aldım. LinkedIn’in haber ekibinde kontratlı bir pozisyon aldım—yaptığım işten çok memnun olduğum bir şirkettir—ki bu, kısa vadeli ve daha az kıdemli bir pozisyondu. Bu görev, platformun yeni jeneratif yapay zeka projeleri için içerik düzenlemeyle ilgiliydi ve bu, ilgili deneyim kazanmak adına değerli bir fırsattı. Eğer sözleşme uzatılmazsa bile, bu deneyim gelecekteki başvurularımı güçlendirecekti. Ayrıca, meraklı ve yardımsever olmaya önem verdim. İşe başlamadan önce, jeneratif yapay zeka içerik kalitesi çalışmaları hakkında bilgi aldım ve böylece “prompt mühendisi” terimiyle tanıştım.

Yapay zekanın çıktılarını değerlendirirken, prompt ve eğitimdeki daha geniş sorunları hedefleyen açık ve tematik geri bildirimler sağladım, böylece daha fazla katılım sağlayabildim. Bu yaklaşım bana ödedi; şu anda, tek bir görev yerine, çok sayıda iterasyonda hataları minimize eden ölçeklenebilir promptlar oluşturmaya odaklanıyorum. Prompt mühendisliğiyle ilgilenenlere, şu anki görevleri içinde başlayabilecekleri yolları aramalarını öneriyorum—yapay zeka projelerine katkı sağlamak veya model yanıtlarını etiketlemek gibi becerileri kullanmak, değerli olduklarını göstermek ve kapıları açmak için iyi bir yol. Kendimi daha da geliştirmek için, özgeçmişime pratik beceriler ekledim. Promptlara olan ilgimle, birçok iş ilanında kodlama bilgisi, özellikle Python, gerektiğini fark ettim. Kendi başıma script yazmasam da, var olan kodlarla etkileşime girdim ve nasıl çalıştıklarını anlamak ve hataları bağımsız çözmek istedim. Bunu sağlamak ve eğitim almadan adaylığımı güçlendirmek için, çevrimiçi temel Python kursu tamamladım. Bu, mühendislerle iletişimi kolaylaştırdı, ekibime bağlılığımı gösterdi ve mülakatlarda bana avantaj sağladı; böylece kodlama testlerini geçti ve şu anki yapay zeka girişiminde Prompt Direktörü olarak görevime başladım. Geriye dönüp baktığımda, temel öğüt şu — ister prompt mühendisliği ister başka bir alan olsun, sürekli öğrenmek ve yeni fırsatlara açık olmak gerekiyor. Kelly Daniel, geniş kurumsal yapay zeka deneyimine sahip bir yapay zeka prompt mühendisliği lideridir. Lazarus AI’de Prompt Direktörü olarak, büyük dil modelleri ve ajan tabanlı yeni teknolojiler gibi alanlarda prompt teknikleri ve uygulamaları geliştirmektedir. Ayrıca CNBC’nin online kursu “İşlerde Daha Başarılı Olmak İçin AI Nasıl Kullanılır?” eğitimini vermektedir. Daha yüksek maaşlı, daha esnek veya daha tatmin edici bir kariyer istiyorsanız, CNBC’nin yeni çevrimiçi kursu “Kariyer Değiştir ve İşte Daha Mutlu Ol”u deneyebilirsiniz. Uzman eğitmenler, network kurma, özgeçmiş güncelleme ve kendinden emin kariyer geçişleri konusunda size rehberlik edecek. Şimdi başlayın ve 13 Mayıs 2025’e kadar geçerli olan EARLYBIRD kuponu ile $67 tutarındaki ücretten %30 indirim kazanın (vergiler ve ücretler dahil).