কাওছার চট্টগ্রামের হাটহাজারীর নিম্নমধ্যবিত্ত পরিবারে বেড়ে উঠেছেন। পাঁচ ভাই-বোনের সংসার পেশায় মুদি দোকানদার বাবার আয়েই চলত। ছেলেবেলায় নানা আর্থিক সীমাবদ্ধতার মধ্যে বড় হয়েছেন। তবে তাঁর মা-বাবা সব সময় চাইতেন সন্তানেরা যেন পড়াশোনা চালিয়ে যান। শৈশবে বড় কোনো প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠানে কাজ করার স্বপ্ন ছিল না তাঁর। পড়াশোনার পর পরিবারের হাল ধরাই লক্ষ্য ছিল।

কাওছার ২০১৫ সালে নোয়াখালী বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয়ে (এনএসটিইউ) ভর্তি হন। তখন প্রযুক্তি, প্রোগ্রামিং, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের প্রতি আগ্রহ বাড়ে তাঁর। বিশেষ করে বিভিন্ন প্রযুক্তিগত সমস্যা সমাধান, গবেষণাপত্র এবং নতুন বিষয় সম্পর্কেও। এনএসটিইউর শিক্ষক এবং পড়াশোনার পরিবেশ তাঁর একাডেমিক ভিত্তি তৈরি করেছে। তিনি বলেন, ‘আপনি কোন বিশ্ববিদ্যালয়ে পড়াশোনা করছেন, তার চেয়েও বেশি গুরুত্বপূর্ণ শেখার আগ্রহ, পরিশ্রম এবং নিজের দক্ষতা তৈরির প্রচেষ্টা।’ এনএসটিইউ থেকে অ্যাপ্লায়েড ম্যাথমেটিকস বিষয়ে স্নাতক পাস করেন কাওছার। এরপর ২০২৩ সালে যুক্তরাষ্ট্রের স্টিভেনস ইনস্টিটিউট অব টেকনোলজি থেকে কম্পিউটার সায়েন্সে স্নাতকোত্তর পাস করেন।

এর আগে কাওছার ২০২২ সালে ওয়াশিংটনের সিয়াটলে ‘আমাজন মিউজিকে’ অ্যাপ্লায়েড সায়েন্টিস্ট ইন্টার্ন হিসেবে কাজ করার সুযোগ পান। সেখানে কাজ ছিল অ্যাপ্লায়েড মেশিন লার্নিং নিয়ে। মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন ধারণা ও পদ্ধতি ব্যবহার করে বাস্তব সমস্যার সমাধান নিয়ে কাজ করার সুযোগ পান। সেখানে তিনি শিখেছেন, মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করাই সবকিছু নয়। সেই মডেল বাস্তব পরিবেশে কতটা কার্যকর, নির্ভরযোগ্য এবং ব্যবহারকারীদের জন্য কতটা উপকারী, সেটিও সমান গুরুত্বপূর্ণ। সেখানে তিনি অভিজ্ঞ গবেষক ও ইঞ্জিনিয়ারদের সঙ্গে কাজ করে গবেষণার পদ্ধতি, সমস্যা সমাধানের কৌশল এবং টিমওয়ার্ক সম্পর্কে ভালো দখল নেন। এরপর ২০২৩ সালে আমাজন অ্যালেক্সা এআইয়ের ‘অ্যালেক্সা প্রাইস রিসার্চার’ হিসেবে কাজ করার সুযোগ পান কাওছার। সেখানে তাঁর গবেষণার ক্ষেত্র ছিল কনভার্সেশনাল আর্টিফিশিয়াল ইনটেলিজেন্স। কনভার্সেশনাল এআই মূলত এমন একটি প্রযুক্তি, যার মাধ্যমে কম্পিউটার মানুষের ভাষা বোঝা এবং মানুষের সঙ্গে স্বাভাবিকভাবে কথোপকথন করতে পারে। সাধারণত কেউ যখন কোনো মানুষের সঙ্গে কথা বলে, তখন শুধু শব্দের অর্থ বুঝলেই হয় না। কথোপকথনের প্রেক্ষাপট, আগের আলোচনা এবং ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যও বুঝতে হয়। একটি আই সিস্টেমের জন্য এই বিষয়গুলো সঠিকভাবে বোঝা বেশ চ্যালেঞ্জিং। এই ধরনের সমস্যা নিয়ে গবেষণা করার সুযোগ পান অ্যালেক্স প্রাইসের মাধ্যমে।

আরও পড়ুন:

ব্র্যাক এনজিওতে চাকরি, রয়েছে প্রভিডেন্ট ফান্ড এবং গ্র্যাচুইটির সুযোগ

কাওছার ২০২৪ সালে যুক্তরাষ্ট্রের নিউজার্সির ‘নকিয়া বেল ল্যাবস’ এলএলএম রিসার্চ ইন্টার্ন হিসেবে কাজ করার সুযোগ পান। সেখানে তাঁর গবেষণার মূল ক্ষেত্র ছিল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল বা এলএলএম। চ্যাটজিপিটির মতো আধুনিক এআই সিস্টেমের পেছনে যে প্রযুক্তিগুলো কাজ করে, তার মধ্যে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল অন্যতম। ‘বেল ল্যাবসে’ কাজ করার সময় গবেষণার সমস্যাগুলোকে আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ, নতুন ধারণা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা এবং গবেষণার ফল বৈজ্ঞানিকভাবে মূল্যায়নের অভিজ্ঞতা অর্জন করেন। এরপর ২০২৬ সালে যুক্তরাষ্ট্রের ক্যালিফোর্নিয়ার ‘অ্যাপল ইনকরপোরেটেডে’ রিসার্চ ইন্টার্ন হিসেবে কাজ করার সুযোগ পান তিনি। প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের গবেষণার ধরন, কাজের সংস্কৃতি এবং সমস্যা সমাধানের পদ্ধতিতে ভিন্নতা রয়েছে। অ্যাপলে কাজ করার মাধ্যমে সেই ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গিগুলো সম্পর্কে শেখার সুযোগ পান তিনি।

কাওছার ২০২৫ সালে ক্যালিফোর্নিয়ার মেনলো পার্ক ‘মেটা প্ল্যাটফর্মস, ইনকরপোরেটেড’ শাখায় মাল্টিমোডাল এলএলএম ইন্টার্ন হিসেবে কাজের সুযোগ পান। মেটাতে তাঁর গবেষণার ক্ষেত্র ছিল ‘মাল্টিমোডাল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল’। সাধারণ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল মূলত ভাষাভিত্তিক তথ্য নিয়ে কাজ করে। অন্যদিকে মাল্টিমোডাল এআই ভাষার পাশাপাশি ছবি এবং অন্যান্য ধরনের তথ্য একসঙ্গে বুঝতে ও বিশ্লেষণ করতে পারে। তাঁর মতে, এই ধরনের প্রযুক্তি ভবিষ্যতের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মেটাতে তিনি অত্যন্ত দক্ষ গবেষকদের সঙ্গে কাজের সুযোগ পান। বিশেষ করে মেটাতে ইন্টার্নশিপ চলাকালে করা গবেষণা থেকে ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন মেশিন লার্নিংয়ে (আইসিএমএল) গবেষণাপত্র প্রকাশের সুযোগ তাঁর বড় অর্জন। তাঁর কাজের মূল্যায়নের ভিত্তিতে মেটা তাঁকে ‘রিটার্ন ফুল-টাইম’ অফার দেয়। অর্থাৎ ইন্টার্নশিপের পর একই প্রতিষ্ঠানে পূর্ণকালীন ‘রিসার্চ সায়েন্টিস্ট’ হিসেবে ফিরে আসার সুযোগ পান। এটি ‘রিটার্ন অফার’ হওয়াতে তাঁকে নতুন করে ‘ফুল-টাইম পজিশনে’র জন্য আলাদা ইন্টারভিউ দিতে হয়নি। তবে মেটাতে প্রথমবার রিসার্চ ইন্টার্ন হিসেবে সুযোগ পাওয়ার জন্য ইন্টারভিউ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হয়েছিল। গবেষণাভিত্তিক এ ধরনের ইন্টারভিউতে সাধারণত মেশিন লার্নিং ও ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক ধারণা, পূর্ববর্তী গবেষণার অভিজ্ঞতা, গবেষণার সমস্যা সমাধানের দক্ষতা এবং নিজের কাজ সম্পর্কে গভীরভাবে ব্যাখ্যা করার সক্ষমতা মূল্যায়ন করা হয়। অফার লেটার পাওয়ার অনুভূতি জানিয়ে তিনি বলেন, ‘আজকের অবস্থানে আসার পেছনে সবচেয়ে বেশি অবদান আমার পরিবারের। এই অর্জনের সবচেয়ে বড় আনন্দ হলো, আমার পরিবারকে কিছুটা হলেও গর্বিত করতে পেরেছি।’ ৫ অক্টোবর থেকে মেটায় পথচলা শুরু করেছেন কাওছার।

মেটাতে ‘রিসার্চ সায়েন্টিস্ট’ হিসেবে তাঁর কাজের মূল লক্ষ্য থাকবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের গুরুত্বপূর্ণ ও চ্যালেঞ্জিং গবেষণা সমস্যা নিয়ে কাজ করা। মেটাতে তিনি বিশ্বের অনেক অভিজ্ঞ ও মেধাবী এআই গবেষকের সঙ্গে কাজ করার সুযোগ পাবেন। এখানে বড় পরিসরের গবেষণা সমস্যা নিয়ে কাজ করা, উন্নত গবেষণা অবকাঠামো ব্যবহার করা এবং গবেষণার ফলকে বাস্তব প্রযুক্তির সঙ্গে যুক্ত করার সুযোগ রয়েছে। চাকরির সুযোগ-সুবিধার ক্ষেত্রে তাঁর কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো গবেষণার পরিবেশ, ভালো টিম, নতুন কিছু শেখার সুযোগ এবং দীর্ঘ মেয়াদে গবেষণায় অবদান রাখার সম্ভাবনা। তাঁর মতে, বেতন ও অন্যান্য চুক্তিগত বিষয়ের চেয়ে গবেষণার সুযোগটির গুরুত্ব বেশি।

বিশ্বের টেকজায়ান্ট প্রতিষ্ঠানগুলোতে কাজ করতে হলে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো নিজের কাজের ক্ষেত্রে শক্ত ভিত্তি তৈরি করা। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা মেশিন লার্নিং নিয়ে কাজ করতে চাইলে ম্যাথমেটিক্স, স্ট্যাটিস্টিকস, প্রোগ্রামিং, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলো ভালোভাবে বোঝা জরুরি। তবে শুধু বই পড়ে বা অনলাইন কোর্স করে এসব প্রতিষ্ঠানে সুযোগ পাওয়া সহজ নয়। শেখা বিষয়গুলো বাস্তব সমস্যায় প্রয়োগ করার দক্ষতাও তৈরি করতে হবে।

কাওছার প্রথমে তাঁর চলমান পিএইচডি শেষ করতে চান। ভবিষ্যতে মেটায় গবেষক হিসেবে কাজের পাশাপাশি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় দীর্ঘমেয়াদি অবদান রাখতে চান তিনি। বিশেষ করে বৃহৎ ভাষা মডেল ও বহুমাধ্যমভিত্তিক এআই নিয়ে গবেষণার মাধ্যমে নতুন বৈজ্ঞানিক ধারণা তৈরি এবং মানুষের জীবনে ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে চান।