Sākotnēji mani pievilka angļu valoda, jo mani ļoti aizrāva kritiķu analītiskā puse literatūras un dzejas interpretēšanā, kas man likās ļoti saistoša. Pašlaik es strādāju uzņēmumā, kas izmanto mākslīgo intelektu prognozējošajā analīzē apdrošināšanas nozarē. Mani pienākumi ietver processoru apmācīšanu datu izgūšanā, kuru pēc tam organizē pēc veidnēm un datubāzēs. Papildus tam es darbojos prompt engineering jomā, gūstot ieskatus no plašiem medicīnas ierakstiem un advokātu atzinumiem. Šī loma iezīmēja manu pāreju no angļu valodas studijām uz tehnoloģiju nozari. Trešajā studiju gadā es apjēdzu, ka nevēlos nākamos desmit gadus pavadīt medicīnas skolā. Tas mudināja mani izpētīt alternatīvas karjeras iespējas, kurās es atklāju datu zinātnes, mašīnmācības un mākslīgā intelekta nozīmi. Datu zinātne man rezonēja, jo tā līdzinājās mana pieredze literatūrā – savienojumu meklēšanā starp datu punktiem un novērtēšanā šo savienojumu attiecībās un ietekmē. Es apguvu datu zinātni paša spēkiem, izmantojot platformas kā Coursera un Udemy, pabeidzot vairākus kursus, lai iemācītos kodēt un dziļāk izprastu AI un mašīnmācību. Ar ChatGPT parādīšanos es plaši eksperimentēju ar to, vēl vairāk uzlabojot savas prompt engineering prasmes.

Meklējot mentoru, es runāju ar Tesla augstā līmeņa mākslīgā intelekta ieņemšanas vadītāju. Saskaņā ar viņas ieteikumu es sāku mācīties MIT OpenCourseWare, skatoties daudz lekciju, veicot uzdevumus un aizpildot prakses viktorīnas. Lai iegūtu darbu, es aktīvi meklēju un sazinājos ar ieņemšanas vadītājiem un direktoriem. Mans pirmais darbs AI jomā sekoja pēc sarunas ar jaunuzņēmuma izpilddirektoru, kurš piedāvāja man amatu pēc intervijas. Līdzīgi, es ieguvu arī savu pašreizējo amatu, sazinoties ar citu jaunuzņēmuma izpilddirektoru; mūsu īss intervija noveda pie prakses, kas galu galā pārvērtās par pilna laika darbu. Sākotnēji es biju nedaudz satraukts par pāreju uz tehnoloģiju jomu, baidoties no apgūšanas grūtībām pirms darba atrašanas. Taču, pateicoties mana tēva vadībai – viņš strādā tehnoloģiju nozarē – es sapratu, ka nav obligāti nepieciešama plaša formalitāšu izglītība, lai iemācītos pamatus un ieietu industrijā. Man nav nekādu nožēlu par to, ka izvēlējos angļu literatūru kā studiju virzienu, lai gan bija arī šaubas. Viena no lielākajām vērtībām, ko sniedz angļu valodas studijas, ir spēja domāt no dažādiem skatpunktiem – prasme, kas ir ļoti noderīga mākslīgajā inteklā un datu zinātnē, kur ir būtiski izpētīt dažādus skatījumus. Esmu ievērojis, ka šī domāšanas veida ir mazāk, īpaši STEM jomās, kur bieži uzsvars ir uz vienu, pareizo atbilžu meklēšanu. Katram, kurš domā par līdzīgu pāreju, uzskatu, ka ir būtiski identificēt tās humanitāro priekšmetu elementus, kas jums patīk, un atrast veidus, kā šīs prasmes pielietot ārpus iepriekšējās jomas. Šāda pieeja rāda jūsu radošumu darba devējiem un izceļ jūsu spēju pārnest zināšanas starp nozarēm, kas palielina jūsu vērtību darba tirgū.