Fillimisht, u tërhoqa nga anglishtja për shkak të kureshtjes sime për anën analitike të kritikës së letërsisë dhe interpretimit të poezisë, gjë që më dukej shumë tërheqëse. Aktualisht, punoj në një kompani që shfrytëzon inteligjencën artificiale për analiza parashikuese në sektorin e sigurimeve. Puna ime përfshin trajnim të proceseve për të nxjerrë të dhëna, të cilat më pas organizohen në shabllone dhe baza të të dhënave. Gjithashtu, merrem me inxhinieri të porosive, duke nxjerrë informacione nga dokumente mjekësore të shumta dhe deklarata avokatësh. Ky rol shënoi kalimin tim nga studimi i anglishtes në fushën e teknologjisë. Gjatë vitit tim të tretë në kolegj, kuptova se të angazhohesha për dhjetë vjet të tjerë arsimi për shkollën e mjekësisë nuk ishte rruga ime. Kjo më bëri të eksploroja karriera të tjera, gjatë së cilës zbulova rëndësinë e shkencës së të dhënave, mësimit të makinerisë dhe inteligjencës artificiale. Shkenca e të dhënave më preku sepse dukej si përvoja ime në letërsinë angleze—në atë që bëja lidhje midis pikave të të dhënave dhe vlerësimin e lidhjeve dhe ndikimeve të tyre. Kam pasionuar vetë-mësimin në shkencën e të dhënave përmes platformave si Coursera dhe Udemy, duke përfunduar shumë kurse për të mësuar kodimin dhe për të thelluar kuptimin tim për AI dhe mësimin e makinerisë. Me daljen e ChatGPT, kam bërë shumë eksperimente me të, duke ashpërsuar më tej aftësitë e mia në inxhinierinë e porosive.

Përsëri për mentorim, bisedova me një menaxher të lartë të angazhimeve për AI në Tesla. Pas këshillës së saj, fillova të studioja MIT OpenCourseWare, duke ndjekur shumë leksione, duke përfunduar detyra dhe duke bërë teste praktike. Për të siguruar një vend pune, aplikuva gjerë dhe u kontakova aktivisht me menaxherë dhe drejtorë të punësimeve. Puna ime e parë në fushën e AI erdhi pas një bisedë me një CEO të një startup-i, i cili më ofroi një pozicion pas një interviste. I njëjti fat më pashë edhe për rolin tim aktual, duke kontaktuar një tjetër CEO të startup-it; intervista jonë e shkurtër çoi në një internship që më pas u bë punë e përhershme. Fillimisht, isha i shqetësuar për kalimin në teknologji dhe frikësohesha për vështirësitë e mësonjës, por falë udhëzimeve të babait tim—që punon në teknologji—më kuptova se nuk është gjithmonë e nevojshme një arsim formal i gjerë për të zotëruar bazat dhe për t’u futur në këtë industri. Nuk kam ndjenja keqardhje për zgjedhjen për të studiuar letërsi angleze, edhe pse kam pasur dyshime gjatë rrugës. Një prej përfitimeve më të mëdha të studimit të anglishtes ka qenë zhvillimi i aftësisë për të konsideruar shumë perspektiva, një shkathtësi që ka qenë jashtëzakonisht e vlefshme në AI dhe shkencën e të dhënave, ku eksplorimi i këndvështrimeve të ndryshme është i domosdoshëm. Kam vënë re se kjo mënyrë mendimi është më pak e përhapur në fushat STEM, të cilat shpesh përqendrohen në një përgjigje të vetëm të saktë. Për ata që po mendojnë të bëjnë një kalim të ngjashëm, besoj se është thelbësore të identifikoni elementët e sfondit tuaj në shkenca humane që ju pëlqejnë vërtet dhe të kërkoni mënyra për t’i aplikuar ato shkathtësi përtej fushës. Kjo qasje tregon kreativitet tek punëdhënësit dhe tregon aftësinë tuaj për të transferuar njohuri ndër domain, duke rritur vlerën tuaj në tregun e punës.