Изначально меня привлек английский язык благодаря моему увлечению аналитической стороной критики литературы и интерпретации поэзии, что я нахожу очень увлекательным. В настоящее время я работаю в компании, которая использует ИИ для предиктивной аналитики в страховом секторе. В мои обязанности входит обучение обработчиков для извлечения данных, которые затем организуются в шаблоны и базы данных. Также я занимаюсь проектированием подсказок (промптов), получая ценные сведения из обширных медицинских записей и заявлений юристов. Эта роль стала для меня переходом от изучения английского к сфере технологий. На третьем курсе колледжа я понял, что не хочу тратить еще десять лет на учебу в медучилище. Это подтолкнуло меня к поиску альтернативных карьеров, и в процессе я осознал важность науки о данных, машинного обучения и ИИ. Наука о данных мне близка, потому что она напоминает мой опыт в английской литературе — установление связей между данными и оценка их взаимосвязей и влияний. Самостоятельно я изучал数据科学 через платформы Coursera и Udemy, проходя множество курсов по программированию и углубляя свои знания в области ИИ и машинного обучения. С появлением ChatGPT я активно экспериментировал с ним, совершенствуя навыки проектирования промптов.

В поисках наставничества я связался со старшим менеджером по найму в области ИИ из Tesla. Следуя её советам, я начал изучать материалы MIT OpenCourseWare, смотрел множество лекций, выполнял задания и проходил тренировочные тесты. Чтобы получить работу, я активно рассылал заявки и налаживал контакты с менеджерами по найму и директорами. Моя первая должность в области ИИ появилась после беседы с основателем стартапа, который предложил мне работу после собеседования. Аналогично, я получил текущую позицию, обратившись к директору другого стартапа; наше краткое интервью привело к стажировке, которая позже переросла в постоянную работу. Поначалу я опасался перехода в сферу технологий, переживая о сложности обучения перед поиском работы. Однако благодаря советам моего отца — он работает в техноиндустрии — я понял, что для освоения основ и входа в отрасль не обязательно иметь глубокое формальное образование. У меня нет сожалений по поводу выбора английской литературы в качестве основной специальности, несмотря на некоторые сомнения на пути. Одним из главных преимуществ изучения английского стало развитие навыка учитывать разные точки зрения, что оказалось бесценным в сфере ИИ и науки о данных, где важно видеть ситуации по разным углам. Замечаю, что такой подход менее распространен в STEM-предметах, которые часто сосредоточены на единственно правильном ответе. Для тех, кто задумывается о смене направления, считаю важным выявить те элементы гуманитарной подготовки, которые вам действительно нравятся, и находить способы применять эти навыки за рамками своей области. Такой подход демонстрирует работодателям креативность и вашу способность переносить знания из одной сферы в другую, что повышает вашу ценность на рынке труда.