İlk başta İngilizceye olan ilgim, edebiyat eleştirisinin analitik yönü ve şiir yorumlama konusundaki merakım nedeniyle oldu; bu alanlar bana oldukça çekici geldi. Şu anda, sigorta sektöründe tahmine dayalı analizlerde yapay zekayı kullanan bir şirkette çalışıyorum. Görevlerim arasında, veriyi çıkarmak için işleme yapısını eğitmek ve bu verileri şablonlar ve veritabanları halinde organize etmek bulunuyor. Ayrıca, kapsamlı tıbbi kayıtlar ve avukat ifadelerinden bilgiler elde ettiğim prompt mühendisliği alanında da çalışıyorum. Bu rol, İngilizce eğitimimden teknolojik alana geçişimi simgeledi. Üçüncü sınıf öğrencisiyken, tıp eğitimi için önümüzdeki on yıl boyunca başka bir eğitim yoluna devam etmenin bana uygun olmadığını fark ettim. Bu durum, alternatif kariyerleri keşfetmeme yol açtı ve bu süreçte veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekanın önemini anladım. Veri bilimi, veriler arasındaki bağlantıları kurma ve ilişkileri ile etkilerini değerlendirme açısından benim İngiliz edebiyatı deneyimime benzediği için bana cazip geldi. Coursera ve Udemy gibi platformlar aracılığıyla kendi kendime veri bilimi eğitimi aldım, birçok kurs tamamlayarak kodlama becerilerimi geliştirdim ve yapay zeka ile makine öğrenimi konularında derinlemesine bilgi edindim. ChatGPT’nin ortaya çıkışıyla birlikte onu yoğun şekilde denedim ve prompt mühendisliği becerilerimi daha da geliştirdim.

Mentorluk almak amacıyla Tesla’da kıdemli bir yapay zeka işe alım yöneticisiyle görüştüm. Onun tavsiyesi üzerine MIT’nin OpenCourseWare platformunu çalışmaya başladım; birçok ders izledim, ödevleri tamamladım ve pratik sınavlar çözdüm. Bir iş bulmak için geniş çapta başvurular yaptım ve işe alım yöneticileri ve müdürlerle aktif iletişime geçtim. İlk yapay zeka alanındaki işim, bir girişim şirketinin CEO’larıyla yaptığım görüşmenin ardından bana teklif edilen pozisyonla başladı. Benzer şekilde, şu anki görevime başka bir girişim CEO’suna ulaşıp yaptığım kısa görüşmenin ardından, başlangıçta staj olarak başlayan bu deneyim, sonunda tam zamanlı çalışma fırsatına dönüştü. Başlangıçta, teknolojik alana geçmek konusunda endişeliydim; öğrenme eğrisinin zor olacağını düşünüyordum ve işe girmeden önce zorlanacağımı sanıyordum. Ancak, babamın rehberliğiyle—o da teknoloji alanında çalışıyor—anladım ki, temel kavramları öğrenmek ve sektöre giriş yapmak için geniş çapta resmi eğitime ihtiyaç duyulmayabilir. İngiliz edebiyatı bölümünde okumuş olmama pişmanlık duymuyorum, hatta bu karardan sonra bazı şüphelerim olsa da. İngilizce eğitiminin en büyük kazanımlarından biri, çok çeşitli bakış açılarını değerlendirebilme yeteneği kazandırmasıdır; bu, farklı açıları keşfetmenin hayati önemde olduğu yapay zeka ve veri bilimi alanlarında oldukça değerli hale geldi. Bu zihniyetin STEM alanlarında daha az yaygın olduğunu fark ettim; genellikle tek doğru cevap üzerinde yoğunlaşırlar. Benzer bir geçiş düşünüyorsanız, benim önerim, kendi beğendiğiniz ve yetenekli olduğunuz beşeri bilimler unsurunu belirleyip, bu becerileri alan dışına nasıl aktarabileceğinize odaklanmanızdır. Bu yaklaşım, işverenlere yaratıcılığınızı gösterir ve alanlar arası bilgi transferi yapabildiğinizi vurgular; böylece iş piyasasındaki değeriniz artar.