Inițial, m-am orientat către limba engleză din cauza fascinației pentru partea analitică a criticii literare și interpretării poeziei, pe care o găseam extrem de captivantă. În prezent, lucrez la o companie care utilizează inteligența artificială pentru analiză predictivă în sectorul asigurărilor. Responsabilitățile mele includ antrenarea procesorilor pentru extragerea datelor, care sunt apoi organizate în șabloane și baze de date. De asemenea, lucrez în domeniul ingineriei prompturilor, obținând informații din dosare medicale extinse și declarații ale avocaților. Acest rol a marcat trecerea mea de la studierea limbii engleze către intrarea în domeniul tehnologiei. În timpul celui de-al treilea an de facultate, mi-am dat seama că angajamentul pentru încă zece ani de studii pentru școala medicală nu era pentru mine. Aceasta m-a determinat să explorez cariere alternative, descoperind importanța științei datelor, învățării automate și AI-ului. Știința datelor mi-a rezonat fiindcă semăna cu experiența mea în literatură engleză — crearea de legături între puncte de date și evaluarea relațiilor și impacturilor lor. Am urmărit auto-educație în domeniul științei datelor prin platforme precum Coursera și Udemy, finalizând numeroase cursuri pentru a învăța programare și a aprofunda înțelegerea AI-ului și învățării automate. Odată cu apariția ChatGPT, am experimentat extensiv, rafinându-mi abilitățile de inginerie a prompturilor.

În căutarea unui mentor, am discutat cu un manager senior de recrutare în AI de la Tesla. Urmând sfatul ei, am început să studiez MIT OpenCourseWare, vizionând numeroase prelegeri, realizând temele și susținând teste de practică. Pentru a obține un loc de muncă, am aplicat pe scară largă și am contactat activ manageri de angajare și directori. Primul meu job în domeniul AI a venit după o conversație cu un CEO de startup, care mi-a oferit o poziție după un interviu. Similar, am obținut rolul actual contactând un alt CEO de startup; interviul nostru scurt a dus la un stagiu, care în cele din urmă s-a tranformat într-un loc de muncă full-time. La început, eram reticent în privința trecerii în domeniul tehnologic, temându-mă de curba de învățare înainte de a găsi un job. Totuși, datorită îndrumării tatălui meu — care activează în domeniul tehnologiei — am înțeles că nu este neapărat nevoie de o formare academică extensivă pentru a stăpâni fundamentele și a intra în industrie. Nu regret alegerea de a studia literatura engleză, chiar dacă au fost momente de îndoială pe parcurs. Unul dintre cele mai mari beneficii ale studiului englezei a fost dezvoltarea abilității de a considera multiple perspective, o competență de neprețuit în AI și știința datelor, unde explorarea diferitelor unghiuri este esențială. Am observat că această mentalitate este mai rar întâlnită în domeniile STEM, care adesea pun accent pe un singur răspuns corect. Pentru oricine contemplate o schimbare similară, consider că este vital să identifici elementele din background-ul tău umanist pe care le apreciezi cu adevărat și să cauți modalități de a aplica aceste abilități dincolo de domeniu. Această abordare îți demonstrează creativitatea în fața angajatorilor și îți evidențiază capacitatea de a transfera cunoștințe între domenii, sporindu-ți valoarea pe piața muncii.