Prvobitno sam bio privučen engleskom zbog moje fascinacije analitičnom stranom kritike književnosti i tumačenja poezije, što mi je bilo veoma zanimljivo. Trenutno radim u kompaniji koja koristi veštačku inteligenciju za prediktivnu analitiku u osiguranju. Moje obaveze uključuju obuku procesora za izvlačenje podataka, koji se zatim organizuju u šablone i baze podataka. Pored toga, radim na inženjerstvu upita (prompt engineering), izvlačeći uvide iz opsežnih medicinskih zapisa i izjava advokata. Ova uloga označila je moj prelaz sa studija engleskog jezika na polje tehnologije. Tokom treće godine studija shvatio sam da mi nije put da uložim još deset godina u obrazovanje za medicinu. To me je navelo da istražim alternative u karijeri, tokom čega sam otkrio važnost nauke o podacima, mašinskog učenja i veštačke inteligencije. Nauka o podacima mi je rezonovala jer je podsećala na moje iskustvo sa engleskom književnošću—uspostavljanje veza između podataka i procena njihovih odnosa i uticaja. Samostalno sam učio o nauci o podacima putem platformi kao što su Coursera i Udemy, završavajući brojne kurseve za učenje programiranja i produbljivanje razumevanja AI i mašinskog učenja. Sa pojavom ChatGPT-a, intenzivno sam eksperimentisao s njim, dodatno usavršavajući svoje veštine u inženjerstvu upita.

Tražeći mentora, razgovarao sam sa starijim menadžerom za zapošljavanje u oblasti AI u Tesli. Po njenom savetu, počeo sam da proučavam MIT OpenCourseWare, gledajući mnoge predavanja, radeći zadatke i radeći na vežbama. Da bih stekao posao, široko sam se prijavljivao i aktivno kontaktirao menadžere za zapošljavanje i direktore. Moj prvi posao u oblasti AI došao je nakon razgovora sa osnivačem start-up kompanije, koji mi je ponudio poziciju nakon intervjua. Slično, dobio sam trenutnu ulogu tako što sam kontaktirao drugog direktora start-upa; naš kratak intervju doveo je do stažiranja koje je na kraju prerastalo u posao sa puno radnog vremena. Isprva sam bio nesiguran u prelaz u tehnologiju, zabrinut zbog krivulje učenja pre nego što nađem posao. Međutim, uz savet svog oca—koji radi u tehnologiji—shvatio sam da nije nužno imati široku formalnu edukaciju da bi se savladali osnove i ušli u industriju. Nemam zamerki na studiranje engleske književnosti, iako su me tokom puta ponekad bolela sumnja. Jedna od najvećih prednosti studija engleskog jezika je bila razvoj sposobnosti razmišljanja iz više perspektiva, veštine koja je od neprocenjive važnosti u AI i nauci o podacima, gde je važno istraživati različite uglove gledanja. Primećujem da je ova mentalitet ređi u STEM oblastima, koje često fokusiraju na jedno ispravno rešenje. Za svakoga ko razmišlja o sličnom preusmeravanju, smatram da je ključno identifikovati elemente humanističkih nauka koje zaista uživate i pronaći načine da te veštine primenite i van tog polja. Ovaj pristup pokazuje kreativnost poslodavcima i ističe vašu sposobnost da prenosite znanje između domena, čime povećavate svoju vrednost na tržištu rada.