Jeg blev oprindeligt tiltrukket af engelsk på grund af min fascination af den analytiske side ved at kritisere litteratur og tolke poesi, hvilket jeg fandt meget engagerende. I øjeblikket arbejder jeg i en virksomhed, der bruger AI til predictive analytics inden for forsikringssektoren. Mine ansvarsområder inkluderer træning af processorer til at udtrække data, som derefter organiseres i skabeloner og databaser. Derudover arbejder jeg med prompt engineering, hvor jeg får indsigt fra omfattende medicinske journaler og advokatudsagn. Denne rolle markerede mit skift fra at studere engelsk til at træde ind i teknologibranchen. Under mit tredje år på universitetet indså jeg, at det ikke var min vej at forpligte mig til yderligere ti års uddannelse for at blive læge. Dette ledte mig til at udforske alternative karrierer, hvor jeg opdagede vigtigheden af datavidenskab, maskinlæring og AI. Datavidenskab tiltog mig, fordi det mindede om min erfaring med engelsk litteratur – nemlig at lave forbindelser mellem dataelementer og vurdere deres relationer og påvirkninger. Jeg studerede selv datavidenskab via platforme som Coursera og Udemy og gennemførte adskillige kurser for at lære kodning og uddybe min forståelse af AI og maskinlæring. Med fremkomsten af ChatGPT eksperimenterede jeg intensivt med det og forbedrede mine færdigheder i prompt engineering.

For at få vejledning talte jeg med en senior AI-rekrutteringschef hos Tesla. Efter hendes råd begyndte jeg at studere MIT OpenCourseWare, hvor jeg så mange forelæsninger, fulgte opgaver og tog øvelsestest. For at sikre mig et job søgte jeg bredt og var aktiv i at kontakte rekrutteringsansvarlige og ledere. Min første job inden for AI kom efter en samtale med en startup-CEO, der tilbød mig en stilling efter en samtale. På samme måde fik jeg mit nuværende job ved at tage kontakt til en anden startup-CEO; vores korte samtale førte til en praktikplads, som til sidst blev til fuldtidsbeskæftigelse. Oprindeligt var jeg bekymret for at komme ind i tech-verdenen og frygtede læringskurven, inden jeg fandt et job. Men takket være min fars vejledning—han arbejder i tech—forstod jeg, at man ikke nødvendigvis behøver omfattende formel uddannelse for at mestre grundprincipperne og komme ind i branchen. Jeg har ingen fortrydelse over at have valgt engelsk litteratur som hovedfag, på trods af nogle tvivl undervejs. En af de største fordele ved at studere engelsk er evnen til at overveje flere perspektiver, hvilket har været uvurderligt inden for AI og datavidenskab, hvor det er vigtigt at udforske forskellige vinkler. Jeg har bemærket, at denne tankegang er mindre almindelig i STEM-områder, som ofte fokuserer på ét korrekt svar. For enhver, der overvejer en lignende skift, mener jeg, det er afgørende at identificere de elementer af din humanistiske baggrund, du virkelig nyder, og finde måder at anvende disse færdigheder uden for feltet. Denne tilgang viser kreativitet over for arbejdsgivere og fremhæver din evne til at overføre viden på tværs af domæner, hvilket øger din værdi på jobmarkedet.