FOTO Ljubić na debugu: Velik period naših života nismo spavali, živjeli smo u strahu

Ovogodišnja .debug konferencija u Zagrebu okupila je više od 2000 developera koji su kroz dva dana mogli sudjelovati na više od 80 predavanja, ali i izravno stupiti u kontakt s najvećim hrvatskim developerskim tvrtkama.

Upravo je čelnik jedne od njih imao i glavno predavanje prvog dana konferencije.

Glavni stage prvog dana debuga zauzeo je Filip Ljubić, CEO Q-a, s predavanjem naslova “Toljagom po glavi – razbijanje mita da je IT seksi”.

On je bez filtera i uljepšavanja razotkrio koliko je u tech industriji zapravo teško uspjeti, a pričao je i o svim 'fejlovima' koje je sa svojim suosnivačima skrivio – ali i ispravio. 

- Ogroman period naših života nismo spavali, radili smo svaki vikend, živjeli smo u strahu hoćemo li moći isplatiti plaće, putem do doma od umora prolazili kroz crvena svijetla… A svi kažu da je IT ‘easy’ i da poslovi dolaze sami od sebe? - poručio je Ljubić.

Sve neprospavane noći su se isplatile jer je iz malog developerskog startupa nastala jedna od najvećih softverskih kompanija u regiji. Zagrebački Q danas zapošljava više od 300 ljudi, a širi se i na nova tržišta, kao što je Bliski Istok. 

Ova kompanija sa sjedištem u Zagrebu radi na projektima za najveće svjetske kompanije, a svrstana je i među 15 najboljih web development tvrtki u svijetu prema ocjeni Clutcha, vodeće svjetske istraživačke agencije za rangiranje IT kompanija.

Jedna od velikih tema koja se provlačila kroz ovogodišnji .debug bilo je i korištenje umjetne inteligencije, a Petar Perković iz Njuškala pojasnio je na svom panelu kako primjenjuju AI da korisnicima olakšaju predaju oglasa, ali i poboljšaju iskustvo pretraživanja na Njuškalu.

Govorio je o svim izazovima u toj ogromnoj količini oglasa te istaknuo kako imaju više od 1500 kategorija te kako koriste neuronske mreže da bi pomogli korisnicima da ubrzaju taj proces.

Istaknuo je kako kategorizaciju rade kombinacijom slike i naslova, a prema fotografiji sustav bira najvjerojatnije kategorije. Tako primjerice olakšava izbor određene vrste bicikla i skraćuju broj klikova. Uz to je istakuo i kako kroz kamere mogu detektirati objekt te odrediti kategoriju.

Na .debugu je i Damir Svrtan iz Netflixa govorio o svom iskustvu rada u najvećem streaming servisu te o tome kako se prilagoditi na rad i život u novoj okolini, ali i prilagoditi na drugačiju kulturu.