Prvobitno sam bio privučen engleskom jeziku zbog svoje fascinacije analitičnom stranom kritike književnosti i tumačenja poezije, što mi je bilo vrlo zanimljivo. Trenutno radim u kompaniji koja koristi umjetnu inteligenciju za prediktivnu analitiku u osiguravajućem sektoru. Moje odgovornosti uključuju obuku procesora za izvlačenje podataka, koji se zatim organizuju u predloške i baze podataka. Pored toga, radim u oblasti prompt inženjerstva, stičući uvide iz obimnih medicinskih zapisa i iskaza advokata. Ova uloga označila je moj prelazak sa studija engleskog na polje tehnologije. Tokom treće godine studija, shvatio sam da mi nije put da se obavezujem na još deset godina obrazovanja za medicinski fakultet. To me navelo da istražim alternative karijere, tokom čega sam otkrio važnost nauke o podacima, mašinskog učenja i umjetne inteligencije. Nauka o podacima mi je rezonovala jer me podsjeća na moj rad u engleskoj književnosti—povezivanje podataka i procjena njihovih odnosa i uticaja. Samostalno sam se educación u oblasti nauke o podacima putem platformi kao što su Coursera i Udemy, završavajući mnoge kurseve iz programiranja i produbljujući razumijevanje AI i mašinskog učenja. Sa pojavom ChatGPT-a, intenzivno sam eksperimentiisao s njim, dodatno usavršavajući vještine prompt inženjerstva.

Tražeći mentorstvo, razgovarao sam sa višim menadžerom za zapošljavanje u oblasti AI u Tesli. Po njenom savjetu, započeo sam sa studiranjem MIT OpenCourseWare, gledajući mnoge predavanja, rješavajući zadatke i radeći praktične kvizove. Da bih dobio posao, široko sam se prijavljivao i aktivno kontaktirao menadžere za zapošljavanje i direktore. Moj prvi posao u oblasti AI dobio sam nakon razgovora sa izvršnim direktorom tehnološkog startupa koji mi je ponudio posao nakon intervjua. Slično tome, došao sam do trenutne pozicije kontaktiranjem drugog izvršnog direktora startupa; naš kratki intervju rezultirao je praksom koja je na kraju prerasla u stalni posao. Isprva sam bio zabrinut zbog prelaska u tehnologiju, brinući se o izazovima u učenju prije nego što pronađem posao. Međutim, zahvaljujući savjetima svog oca—koji radi u tehnologiji—shvatio sam da nije nužno imati veliku formalnu edukaciju da bi se savladali osnove i ušli u industriju. Nemam žaljenja što sam studirao englesku književnost, uprkos nekim sumnjama tokom puta. Jedna od najvećih prednosti studiranja engleskog jezika bilo je razvijanje sposobnosti razmišljanja iz više perspektiva, što je bilo izuzetno važno u AI i nauci o podacima, gdje je važno istraživati različite uglove. Primijetio sam da je ovakav način razmišljanja rjeđi u STEM poljima, koja često fokusiraju na jedno tačno rješenje. Za svakoga ko razmišlja o sličnom preokretu, smatram da je ključno identificirati elemente vašeg humanističkog obrazovanja koje zaista uživate i pronaći načine da te vještine primijenite izvan tog područja. Ovaj pristup pokazuje kreativnost poslodavcima i ističe vašu sposobnost prenosa znanja između domena, čime povećavate svoju vrijednost na tržištu rada.