 kao novu i nezavisnu tech zajednicu zanimalo je kakve su potrebe tech sektora u našoj zemlji. Kako nam je jedan od ključnih ciljeva povezivanje i karijerni razvoj profesionalaca u IT industriji, odlučili smo prvo istražiti njihove potrebe!

U oktobru/listopadu 2022. godine uradili smo prvo istraživanje.

1267 ljudi imalo je potrebu ispuniti naš upitnik.

Kao nagradu za doprinos istraživanju, poklanjali smo monitor koji je osvojio Edis Mašić, software engineer zaposlen u Virgin Pulse Bosnia.

Imali smo želju da saznamo da li postoji potreba za nama.

Prvo smo pitali i dobili odgovore na pitanja odakle su učesnici i koje su njihove pozicije u IT-u.

Podaci anketa očekivano, s obzirom na naše trenutno područje djelovanja, rekli su da je, najviše njih, 42,5 %, iz Banje Luke. Slijedi Sarajevo sa 22,8% anketiranih, te Mostar sa 5,6%, potom Tuzla i Zenica.

44,2% u ukupnom broju ispitanih činili su developer-i/ software engineer-i, 14,9% dizajneri, te ostale branše unutar IT sektora. Takođe očekivan podatak, s obzirom da su teme koje smo do sada obuhvatili našim meetup-ima bile namijenjene pretežno developer-ima.

U okviru 6 meetup-a koje je Adriatic Valley do sada organizovao pričali smo o softverskom inženjeringu, dizajnu, cloud tehnologijama, menadžmentu i marketingu. Govornici na našim meetup-ima pored domaćih, bili su i pet stručnjaka izvan BiH. Na meetup.com za kratko vrijeme okupili smo 330 članova.

Sve ovo pomoglo nam je da saznamo da li postoji i kolika je potreba za nama, ali i kakve su i kolike obostrane potrebe na tržištu unutar tech zajednice.

Pokazatelj da među profesionalcima IT zajednice postoji veliki interes za okupljanjima na kojima bismo razmijenili iskustva i nova saznanja iz svojih oblasti - baš poput naših 

-a bio je odgovor 31,4 % anketiranih koji su rekli da bi naše meetup-e u Banjoj Luci rado posjećivali kvartalno. Najčešći sljedeći odgovor bio je jednom mjesečno, kako je odgovorilo njih 26,7%.

Trenutno smo locirani u Banjoj Luci i namjera nam je da se širimo i na druge gradove.

Da ovo nisu samo naše želje, ali i vrijednost naše ideje i to da činimo dobru stvar pokazalo nam je i 717 pozitivnih odgovora (bez odgovora učesnika iz Banje Luke) na pitanje o organizaciji meetup-a u drugim gradovima.

Ideju o povezivanju i razmjeni iskustava u različitim nišama u IT zajednici planiramo da upotpunimo realizacijom coworking hub-a za vrijeme događaja (par dana prije i dan poslije istog). U ovoj ideji bi nas vrlo rado podržalo čak 81,2% anketiranih.

Dali smo si za pravo da zaključimo da postoji velika potreba za zajednicom koja će osmišljavati, realizovati i koordinisati događajima namijenjenim cjelokupnoj tech zajednici i profesionalcima iz različitih niša unutar IT-a, baš poput nas.

Na kraju, ali ne manje važno, dodatnu podršku našoj ideji, ali i realizaciji iste dao je visok procenat onih koji žele članarinu, dakle izdvojiti sredstva za rad naše zajednice.

60,6% anketiranih pozitivno je odgovorilo na pitanje o plaćanju članarine unutar 

Svi podaci dobijeni u istraživanju pokazali su nam da je interes i podrška tech zajednice za realizaciju naših planova iznad naših prvobitnih projekcija.

Zato vam u narednom periodu obećavamo organizaciju različitih događaja, meetup-a, panel diskusija, radionica, te saradnju i rad sa drugim stakeholder-ima unutar naše države, na razvoju IT sektora i stvaranju boljih uslova rada.

Svi vi koji se osjećate kao dio digitalne zajednice - 

Ukoliko želite da pratite nove tech trendove i saznanja slobodno se učlanite u našu grupu na 

 ili nas zapratite na nekoj od društvenih mreža. Mi ćemo se potruditi da vas kao i do sada obradujemo meetup-ima i diskusijama na kojima ćete imati priliku da čujete priče i iskustva regionalnih IT stručnjaka, proširite svoje vidike i listu kontakata.

Jedan od takvih događaja je i #AdriaticValley panel, gdje ćemo ugostiti čelne ljude iz softverskih kompanija iz regiona koji su zaposleni na poziciji CTO, koji će ujedno predstavljati i početak nove sezone.

Istraživanje tech zajednice - 1267 ispunjenih upitnika!

Temeljna i konstruktivna diskusija kroz 5 tačaka, o tome šta koči AI/ML projekte. 

87% of AI projects will never make it into production

Through 2021, 80% of AI projects will remain alchemy, run by wizards whose talents will not scale in the organization

Slični rezultati se očekuju i od istraživanja provedenih u 2022. godini. A zašto je to tako?

Imajući u vidu popularnost AI/ML tehnologija, koja se nerijetko karakteriše i kao „AI hype“, često se dešava da se unaprijed klijentu obeća „svemirski brod“ koji će biti izgrađen koristeći posljednje state-of-the-art algoritme koji se vrte na klasteru od n računara namijenjenih za distribuiranu obradu podataka. U realnosti se dogodi da klijent zapravo dostavi fajl sa podacima veličine 124 MB sa problemom koji je rješiv logističkom regresijom.

Prije svega, ne treba bježati od jednostavnih i provjerenih rješenja. Ne mora značiti da će biti iskorišćena kao konačno rješenje, ali mogu pokazati svoje prednosti i mane, a svi zajedno naučiti nešto iz pokušaja primjene. A na kraju krajeva, možda su i dovoljna za neke od njih. Takođe, korišćenje posljednjih postignuća u AI/ML svijetu, u smislu algoritama, ne mora biti garancija za bilo šta ukoliko imate podatke iz kojih se ne može izvući ništa zbog svog (ne)kvaliteta ili (ne)sistematičnosti. Tipičan primjer za to su labele (zavisne varijable). Ukoliko je neka pojava, označena u podacima na nesistematičan način (odnosno, postoji više izuzetaka nego pravila), teško će bilo kakav algoritam tu vrstu (ne)pravilnosti „uhvatiti“.

I na kraju hardver. Jasno je da je upotreba specijalizovanog hardvera neizbježna u većini primjena. Međutim, treba krenuti od klijenta, odnosno od resursa koje planira iskoristiti u projektu, upoznati ga sa prednostima i nedostacima istih i na kraju dimenzionisati rješenje u skladu s tim.

2. Metrike AI/ML modela nemaju vezu sa metrikama poslovnog problema

Ovdje govorimo o situacijama gdje ne postoji dovoljno saradnje Data Scientist-a i domenskih stručnjaka. Postoje dva podtipa situacija:

Data Scientist je ekspert i za poslovni problem koji se rješava

Domenski stučnjak je ekspert i za Data Science

U principu se ne zna koja situacija je gora, odnosno koji projekat će brže propasti.

Data Scientist teško može biti stručnjak za sve moguće domene rada koje će sresti u svom radu i zato je neophodna saradnja sa domenskim stručnjacima. Takođe, ako je Data Scientist dobro shvatio poslovni problem, od vitalnog značaja je odabrati adekvatnu tehniku rješavanja problema koja će dovesti u vezu metrike ML modela sa metrikama poslovnog problema. Ukoliko se ta veza održi od „proof of concept“ etape rada do „staging“ etape (pri čemu „staging“ etapa uključuje izlazak iz laboratorijskih uslova rada, odnosno realan tok podataka), onda smo uspjeli nešto riješiti. Data Scientist jednostavno ne smije donositi ključne odluke tokom razvoja modela bez saradnje sa domenskim stručnjacima. Takođe, domenski stručnjak mora da razumije način na koji se rješava problem i u tome će mu pomoći Data Scientist kroz „model explainability“ koncepte, a sve sa ciljem da se na kraju ne isporuči „black box“.

Drugi tip situacije nastaje kada domenski stručnjak, ohrabren činjenicom da zna napraviti pivot tabelu u Excel-u ili napisati SQL upit „od tri reda“, ubijedi sebe i sve oko sebe da je Data Scientist. Daljnji komentar nije potreban.

Ovdje govorimo o situacijama kada su podaci koje koristimo „savršeni“, odnosno kada pojedinici tvrde da u podacima nema ni jedna greška i da samim tim i AI/ML model mora takođe biti savršen. Podaci nikada nisu savršeni i mogu samo biti dobri za neku vrstu upotrebe, dok su veoma rijetke situacije u kojima su u originalnoj formi adekvatni i za rješavanje nekog problema koji se koristi AI/ML tehnikama. Potrebno je uvijek malo kreativnosti da se od postojećih podataka transformacijom ili dopunom dođe do podataka koji su dobri za rješavanje AI/ML problema. Kruže glasine da je to više neka vrsta umjetnosti nego egzaktna nauka.

4. Zanemarivanje eksperimentalne prirode AI/ML projekata

Ovdje govorimo o situacijama u kojima se AI/ML projekat tretira kao projekat razvoja softvera. Specifičnost AI/ML projekata je u tome što gotovo uvijek kreće od „praznog lista papira“. Naime, ni jedan problem nije isti kao onaj prošli niti postoje uopšte dva ista problema koja se rješavaju na isti način. Dakle, neophodno je postojanje eksperimentalne faze, u kojoj je cilj suziti spektar tehnika i alata kojima će se pokušati riješiti problem. Ta faza UVIJEK podrazumijeva učenje neke nove tehnike ili principa rada nekog alata s kojim će se pokušati kreirati rješenje. Dakle, nije moguće ući u projekat „potpuno spreman“.

Na kraju krajeva, skup tehnika i alata u AI svijetu se toliko brzo mijenja i evoluira, da je potpuno nemoguće reći da je neki alat ili tehnika „100% dobar“ za rješavanje nekog poslovnog problema, jer će se situacija u narednih nekoliko dana/mjeseci potpuno promijeniti. I, šta uopšte znači to kada se kaže da je nešto „100% dobro“? U AI/ML svijetu, u toku razvoja se garantuje samo da će se nešto pokušati riješiti, dok će sprega koda, podataka i modela, kroz razne vrste metrika, reći koliko smo dobri u onome što radimo i koliko smo blizu da rješenjem utičemo na poslovne metrike.

5. „Model je u produkciji – završili smo!“

Uloženo je mnogo resursa u razvoj modela u laboratorijskim uslovima i došlo se do zaključka da model ima F1 score 0.92 na izdvojenom test skupu podataka i svi su veoma srećni i zadovoljni urađenim, odnosno, „završenim“ poslom. Ostaje samo da se uradi deployment modela (staging ili production okruženje, svejedno). Nakon toga stižu informacije da model uopšte ne radi ono što treba da radi.

Podaci korišćeni za treniranje su različiti od produkcionih. Realno, ni jedna pojava na svijetu nije fiksnog karaktera, pa ni podaci koji ih opisuju. Mora postojati strategija koja će uzeti u obzir činjenicu da su se podaci u međuvremenu promijenili, s ciljem da se adaptiramo (kontinuirano učenje)

Priprema podataka za treniranje u laboratorijskim uslovima (training data pipeline) se razlikuje od pripreme produkcionih podataka (production data pipeline). U laboratorijskim uslovima podaci su nerijetko „previše dobri“ i ne oslikavaju realan tok podataka, koji može zahtijevati dodatne obradne korake da se dovedu na nivo kvaliteta u laboratorijskim uslovima.

Podaci koji se koriste za treniranje nisu reprezantativni za pojavu koja se modelira. U praksi se teorija uzorkovanja zanemaruje prilikom selekcije skupa za treniranje, odnosno očekuje se da će prost slučajan uzorak magično proraditi u konkretnoj primjeni.

Pristup radu na AI/ML projektima, odnosno projektima koji uključuju i tu komponentu, mora biti zasnovan na iskustvu i dobrim praksama koje se primjenjuju u svijetu. Sada u igri nije samo kod, nego se mora misliti i o kodu, i o podacima, i o modelima, i o objašnjivosti modela (model explainability). A u posljednje vrijeme sve više je bitan pojam model fairness (što samo naglašava važnost korišćenja teorije uzorkovanja u izradi modela). Dakle, nije važan samo kod, nego i šta taj kod uradi sa podacima, kakav to efekat ima na model (metrike modela i metrike poslovnog problema) i koliko je to transparentno za krajnjeg korisnika rezultata modela (i koliko je to fer za neku podgrupu populacije od interesa). Kada se to pogleda kroz naočale razvojnog tima, imajući u vidu eksperimentalnu prirodu AI/ML projekata, od vitalnog je značaja postojanje verzionisanja gore pomenutih elemenata, s ciljem da svaki član tima može da vidi i da ponovo reprodukuje postignute rezultate ili da nauči nešto iz toga. 

Posmatrajući gornje elemente iz produkcionog konteksta, veoma je važno imati način logovanja kvaliteta rezultata modela koji je u produkciji, što iz razloga detektovanja degradacije istih (jer ni jedan model neće vječno raditi sa istim nivoom kvaliteta), što iz razloga upoređivanja metrika kvaliteta staging i produkcionog modela.

Zarad povećanja efikasnosti i minimiziranja svih potencijalnih, gore pomenutih, problema, u AI/ML sektoru kompanije 

. U pitanju skup dobrih praksi za saradnju i komunikaciju između Data Scientist-a i stručnjaka za operacije. Primjena ovih praksi pojednostavljuje proces upravljanja gore navedenim elementima i automatizuje primjene modela mašinskog učenja i dubokog učenja u velikim produkcionim okruženjima. Poštujući principe MLOps koncepta, lakše je uskladiti rad modela sa poslovnim potrebama klijenta, kao i potencijalnim regulatornim zahtjevima.

Top 5 razloga za neuspjeh AI/ML projekata

Jutro 20. januara tekuće godine je za većinu bilo sasvim obično, dok su neki zatekli poprilično neočekivane mejlove na svojim računarima. Tačnije, oko dvanaest hiljada njih.

Pred kraj prošle godine pokušali smo da odradimo malo konkretniju analizu sa predviđanjima u IT industriji za narednu, tj. 2023. 

 o mnogo stvari, a između ostalog i mogućnosti da se “trend” otpuštanja velikog broja zaposlenih u jakim firmama nastavi.

I eto, nije prošlo mnogo, svega nepune tri sedmice do vijesti koja je zapalila društvene mreže: 

Google otpušta otprilike 12.000 svojih guglera

. Vjesnik je niko drugi do CEO, Sundar Pichai, a u tekstu navodi kako je to odluka na koju su bili primorani. U nastavku ćemo se i na to osvrnuti.

Petak je, probudili ste se, obavili standardne jutarnje rituale i spremate se za posao, radite remote. Palite laptop, a pored njega se hladi topla kafa ili čaj. Taman da napravite prvi srk, kad ono - iznenađenje!

Svaki pristup vašim podacima i softveru koji koristite za rad je onemogućen. Izlogovani ste, odsječeni od svojih svakodnevnih taskova, kolega, informacija. Jedino je mejl ostao dostupan i tu stoji poruka da ste, počevši od danas, u otkaznom roku.

Hladan tuš, blago rečeno. Odmah kreću misli da se vrte po glavi “kad, šta, kako, zašto”... jeste li nešto pogriješili? Prekršili stavku u ugovoru? Ubrzo shvatate da ste u cijeloj toj priči samo jedno parče, tj. dijelite sudbine sa popriličnim brojem sada već bivših kolega. Sljedeća stanica? LinkedIn.

Istog dana ova vijest je obišla i čitav svijet, ponajviše onaj poslovni

Sigurno ste prethodnih dana na najpopularnijoj (i jedinoj) društvenoj mreži za biznis mogli da pročitate makar jednu objavu vezanu za ovaj veliki layoff. Ukoliko vam je ipak promaklo, možete primjer vidjeti 

Uglavnom svako “ispovijedanje” kreće na sličan način. Započnu rečenicu informacijom da nažalost pripadaju grupi od 12.000 otpuštenih i ukratko opišu na koji način su za to saznali. Metoda saopštenja otkaza je za sve unikatna: blokiran pristup aplikacijama i mejl u inboksu.

Tu se sada takođe vrti jedno pitanje: kako je moguće da gigant koji se i dan danas hvali svojom kompanijskom kulturom, na tako, neko bi rekao hladnokrvan i bezosjećajan način, saopšti ljudima da odjednom više nemaju posao?

Uspjeli su malo da ublaže situaciju rekavši da će sve otpuštene obezbjediti novčanim nadoknadama u narednom periodu i pružiti im određenu vrstu podrške. Kako to izgleda po stavkama možete pročitati ispod:

Isplatićemo bivše zaposlene u potpunosti tokom otkaznog roka (minimum 60 dana)

Ponudićemo i paket otpremnine, počevši od minimum 16 sedmica, + dodatne dvije sedmice za svaku godinu koju ste proveli radeći za Google.

Pokrićemo bonus za 2022. godinu i dane odmora koje niste iskoristili

Obezbjedićemo zdravstveno osiguranje i imigracionu podršku u narednih 6 mjeseci

Sve otpuštene izvan US ćemo pomoći u skladu sa njihovim lokalnim benefitima

Neki će možda ovaj period iskoristiti da ohlade glavu, sumiraju utiske i isplaniraju kako dalje. Drugi su već počeli da traže nov posao putem apela na LinkedIn-u, kroz molbe za preporuku i izlistavanje njihovih vještina.

Bitno je pomenuti da na listi od 12.000 ljudi ima i onih koji su dugo radili za Google, čak i preko 12 godina. Jedni su uprkos svemu zahvalni na pruženoj šansi tokom svih tih dana, dok se ostali teško mire sa činjenicom da su na ovaj način završili svoju guglersku karijeru.

Da li je ChatGPT kriv za cijelu situaciju?

Znamo šta se desilo i utvrdili smo neke detalje, ali ne i zašto. U zvaničnom mejlu koji su svi dobili jedino se navodi da ljudi koji vode Google i imaju riječ o ovako velikim odlukama, “uprkos velikom rastu firme, nisu predvidjeli da će ekonomska realnost biti onakva kakva je danas”.

Hmm… da li to znači da su upali kao kompanija u finansijsku krizu? Teško, gigant koji postoji već 25 godina neće pasti tako lako. Veće su šanse da žele svoje finansije da preusmjere ka razvoju AI tehnologija, u koje su i ranije ulagali, a šuška se da 

Na prvi pogled krajnje jednostavna: Microsoft, koji pokušava da bude konkurent kompaniji Google na search engine polju, zvanično je 23. januara uložio 

, kako bi se pomenuta vještačka inteligencija dodatno unaprijedila.

Logično, Google neće tek tako predati svoj tron kao #1 pretraživač, te će ubuduće više usmjeriti pažnju ka svom, ne tako tajnom projektu. Neminovno je da je trka u razvoju “robotskih” tehnologija uveliko počela, a tek ostaje da vidimo kakav će to uticaj imati na radnu snagu širom svijeta, uprkos znanju i iskustvu koje ti ljudi posjeduju.

Kao što rekosmo u naslovu, godina je tek počela…

Bili smo svjedoci nekoliko masovnih otpuštanja u proteklih godinu dana, a ponajviše od strane firmi za koje bismo pomislili da za njih kriza ne postoji. Shodno tome, ostaje tek da vidimo šta će se izdešavati u narednih 11 mjeseci i hoće li biti još ovakvih, neprijatnih iznenađenja.

U međuvremenu, možemo ponekad okrenuti brigu na veselje i udariti po mimovima, 

kao što su radili ljudi koje je Google otpustio

. Organizovali su i uživo/online sastanke u velikom broju, kako bi jedni druge utješili i planirali šta dalje.

Jedan od zaključaka koji možemo izvući iz svega jeste da ne postoji firma, a ni posao, za koji treba da žrtvujemo psihofizičko zdravlje, jer jednog dana možda mi budemo među ovih 12.000. Ma koliko se to drugačije predstavljalo na društvenim mrežama, često su zaposleni u očima velikih igrača - samo brojka.

Google je otpustio 12.000 ljudi, a tek je početak godine

Kao zaposleni u IT industriji radiš veoma mentalno intezivan posao. Dok sjediš u kancelariji, u kući ili na Maldivima, vjerovatno gledaš na Jiri zadnji rok za trenutni epic i stresiraš se hoćeš li dobiti tu povišicu od 3% na kraju godine koja ne pokriva inflaciju ni u jednom paralelnom univerzumu.

Susretao sam se sa burnoutom više puta, prvenstveno jer sam workaholic. Kada nemam šta da radim, nesvjesno nađem to “nešto”, makar bio side projekat, neki side gig ili totalna druga stvar koja na kraju dovodi do burnouta, bez razmišljanja o tome.

 prioritizuju stvari koje se površno čine lijepim za sprječavanje burnouta, no u većini slučajeva detox čaj od 15 različitih cvjetića ne pomaže u tome.


Kad završim prioritizaciju taskova, uzmem onaj najteži da ga se riješim i više ne gledam. Obično volim da odradim više nego što treba, ne znam da li je to kompleks superiornosti ili jednostavno ludost za radom…

Manjak pauze od gledanja u ekran ne dovodi samo do suhoće očiju, glavobolja i sličnih problema o kojima nisam dovoljno stručan da pričam, nego vremenom dovodi i do burnouta.

Tehnike poput Pomodoro-a mogu da doprinesu smanjenju mentalnog “overloada”. Redovne pauze da ustaneš, popiješ vode, pogledaš malo kroz prozor u nešto zeleno (bez da uzmeš odma telefon da “odmoriš oči” od računara) će vremenom pokazati efekat smanjenja tog “brain foga” kojeg dobijaš od neprestanog rada.

Lično mi tajmeri i alarmi koji pište svakih 25 minuta smetaju i samo remete “flow”, tako da po osjećaju kada završim dio taska odlučim da napravim pauzu. Adekvatan unos vode može pripomoći u tome da te “zov prirode” podsjeti na pauzu.

Dovoljno je što sjediš 4+ sati u tvojoj udobnoj Herman Miller stolici koja se podešava prema obliku tvoga tijela da doprinese nepravilnom držanju i sličnim zdravstvenim problemima.

Odlazak u teretanu, treniranje tjelesnom težniom kući i slične aktivnosti ne samo što će ti pomoći da održiš pravilno držanje i posturu, dodatno će ti olakšati stres kroz koji možda ne prolaziš samo zbog posla.

Da ne ulazim u naučna istraživanja i slične podatke koji te vjerovatno ne interesuju, makar 15 minuta dnevno odradi neku vježbu koja ti podiže broj otkucaja. U najbojlem slučaju neka to bude 30, ili više.

Ako možeš posveti se nekom sportu, rekreaciji, borilačkoj vještini ili pak teretani. Ništa od toga ti neće štetiti, a doprinosi generalnom kvalitetu života.

Osim ako nisi član huslter kulture i jednostavno ne možeš da živiš a da ne radiš 24/7, moraš da postaviš granice koliko vremena možeš da odvojiš za posao.

Pored toga, ne dozvoljavaj narušavanje work/life balansa. Ako se radi od 9-5, prije i poslije toga ne prihvataj ništa, sem ako nisi plaćen za prekovremeni radi povremeno.

Meni su oduvijek notifikacije ugašene na svemu. Poruke na Slacku odgovaraj kad ti se smanji nivo posla za taj dan, ili kad baš moraš. Pomoće ti i sa koncentracijom da te nešto ne pinguje svakih 5 minuta.

Moguće je da si “sagoren” a da to i ne znaš. Burnout može da se manifestuje na više različitih načina.

Nisam psiholog, ali po sebi, drugima i po istraživanju mogu da zaključim da se većinom pokazuje kroz fizičke, emocionalne i simptome ponašanja.

Osjećaj konstantnog umora iako imaš dovoljno sna i odmora, manjak motivacije i osjećaj nepovezanosti sa poslom, kolegama ili čitavim okruženjem su samo neki znaci burnouta.

Ukoliko osjećaš nešto od navedenog, ili te osjećaj u stomaku navodi da nešto ne valja, bitno je preduzeti konkretne korake da se taj burnout riješi i spriječi u budućnosti.

Ako se osjećaš “sagoreno” bilo bi od koristi da odmoriš od posla, da se u fullu odmoriš i napuniš baterije za sljedeći sprint.

To ne mora nužno da bude čitav godišnji, ukoliko politika tvoje firme dozvoljava da uzmeš po potrebi koji dan slobodnog - uzmi. Skloni se privremeno od tehnologija, uživaj u prirodi i što je najbitnije u tom periodu ne razmišljaj o poslu.

Ukoliko smatraš ne možeš sam da riješiš problem burnouta, ili jednostavno imaš previše stresa, ne ustručavaj se da potražiš pomoć profesionalca koji se već susreće s tim i koji će na adekvatan način pomoći da prevaziđeš trenutne probleme.

5 Strategija za Sprječavanje Burnouta  u 2023.

Profesionalni razvoj unutar IT kompanije kao što je Endava nije uvijek nužno vezan za ulogu vođenja tima, uprkos značajnom i višegodišnjem iskustvu mnogih pojedinaca. Takav je slučaj sa našom današnjom sagovornicom, koja trenutno nastavlja da gradi svoje tehničke vještine ka nekim drugim smjerovima napredovanja u svom polju ekspertize.

U prvom djelu ove mini serije smo pričali sa Tajmom Mahmutović, koja takođe radi za Endavu i ispričala nam je kako je tekao njen put ka Team Lead poziciji. Taj tekst možete 

, a u nastavku saznati detalje iz intervjua sa Ivanom, koja želi da svoj karijerni put gradi u nekom drugom smjeru.

Dzobs: Devetogodišnje iskustvo kao full stack developer, svaka čast! Šta je ono što bi izdvojila kao najveće izazove tokom tog perioda, a ostavila kao savjet budućim kolegama i koleginicama?

Ivana: Bilo je mnogo izazova i još uvijek ih ima, to svakako. Kao najveći bih izdvojila potrebu za stalnim napredovanjem u smislu sticanja novih znanja, što iziskuje rad na sebi, usavršavanje, i učenje. IT industrija je jednostavno takvo polje u kojem se svakodnevno javlja nešto novo.

Budućim kolegama i kolegicama bih poručila da se ne boje izazova i učenja, već da budu ustrajni u radu, što će na kraju biti nagrađeno. Privilegija je raditi u IT industriji, jer je ona trenutno jedan od najkonkurentnijih na tržištu.

Dzobs: Od tih devet, uskoro će dvije godine otkako si u Endavi. Kako ti se za sada čini iskustvo u firmi, sa saradnicima, šta je ono što ih izdvaja od drugih IT kompanija?

Ivana: Vrijeme koje sam provela ovdje je nesumnjivo jedno neprocjenjivo iskustvo. Imala sam priliku raditi na velikim i uzbudljivim projektima. Endava ima klijente koji su prepoznatljiva imena u svojim branšama. Također sam sarađivala s jako kvalitetnim kolegama, ne samo u smislu znanja, već i ljudskih kvaliteta. Riječ je o dragon, pametnim i susretljivim ljudima.

Ono po čemu se Endava kao kompanija posebno ističe je briga o svojim uposlenicima. Otkako sam se pridružila timu, nižem samo pozitivna iskustva i nadam se da će se to tako nastaviti i u budućnosti. Osjećam da se mogu obratiti kolegama za bilo koji problem i da će mi izaći u susret, naravno - ukoliko je to moguće.

Dzobs: Da li planiraš u jednom trenutku, kao koleginica Tajma, postaneš Team Lead, ili želiš da se zadržiš na trenutnoj poziciji?

Ivana: Dugoročno je to neki plan, iako moram priznati da sam zadovoljna trenutnom pozicijom i possum koji obavljam, tako da uopšte ne žurim po tom pitanju. Ono što je po mom mišljenju odlika dobrog Team Lead-a jeste da, osim stručnog znanja, ima i vještine upravljanja članovima tima.

Upravo ovo drugo je deo u kojem ja sebe trenutno ne vidim, tj. smatram da ima dosta prostora za napredak i radim na tome da to promijenim. Glavni razlog zbog kojeg odgađam pomenutu promjenu pozicije jeste taj što dio posla u kojem definitivno najviše uživam jeste programiranje, a svjesna sam da radno vrijeme na TL poziciji ne bi okupiralo samo kodiranje, već i planiranje.

Pored toga tu je i puno više razgovora/dogovora, kako sa članovima tima, tako i sa klijentima s kojima surađujemo. Svakako, plan je napredovati, a postoji niz opcija u Endavi koje se ne vežu nužno za vođenje tima, tako da se radujem vidjeti šta mi budućnost donosi.

Dzobs: Zapažaš li neku neravnopravnost kada se porede programeri i programerke, po pitanju iznosa plate i drugih faktora, ili misliš da je to u posljednje vrijeme ujednačeno?

Ivana: Nedavno sam u Endavi imala priliku biti članica fokus grupe koja se sastala kako bi razgovora o tome kako je biti “Žena u IT-u”. Cilj je bio da podijelimo naša iskustva, te iznesemo prijedloge za poboljšanja po tom pitanju.

Moram priznati kako nikad nisam osobno doživjela takvu vrstu diskriminacije, zbog čega me je iznenadilo da su se neke kolegice na svojim prethodnim radnim mjestima susretale s njom. Primjer su recimo komentari kako žene ne mogu biti podjednako dobri programeri poput muškaraca.

To je potvrda da je spolna diskriminacija nažalost još uvijek prisutna u našem polju. Drago mi je što trenutno radim u okruženju koje ne toleriše diskriminaciju, i to ne samo spolnu, već bilo kakvu vrstu.

Dzobs: Šta bi poručila kolegama seniorima, koji se možda takođe kolebaju oko toga u kom pravcu treba da nastave svoj programerski razvoj?

U ovom poslu promjena pozicije nakon stečenog iskustva, na primjer iz juniora u mid, je prirodna stvar. Tako da, za većinu osoba prelazak sa uloge seniora na Team Lead nakon nekog vremena djeluje kao podrazumijevanji odraz napredovanja.

Međutim, moje mišljenje je da svatko ima svoj razvojni put, te ukoliko smo zadovoljni na poziciji koju obavljamo ili imamo neke nedoumice o prelasku na TL ulogu, ne treba da žurimo sa tranzicijom.

Svakako je bitno napomenuti da u kompaniji kao što je Endava, profesionalni razvoj nije nužno vezan za ulogu vođenja tima, te svako ima priliku da svoj tehnički napredak razvija prema ličnim preferencama. Najbitnije je prije svega biti zadovoljan poslom koji obavljamo i uživati u onome što radimo.

Dzobs: Ivana, hvala što si bila naša sagovornica u ovom intervjuu i podijelila svoje utiske. Ovim završavamo mini serijal, a još jednom podsjećamo da prvi dio, tj. utiske Tajme Mahmutović koja radi na Team Lead poziciji u Endavi, možete pročitati na 

Endava spotlight mini serijal part 2: Ivana Livaja, Senior Developer

U velikom broju profesija, te i developerskoj, dođe trenutak kada se razmišljate da li ići stepen više ili ostati na trenutnoj poziciji. Kako bismo što bolje odgovorili na to pitanje, pozvali smo dvije drage sagovornice da podijele svoja iskustva, a u prvom dijelu pričamo sa Tajmom.

Prvi Spotlight ove godine “ukrale” su dvije dame iz nama svima dobro poznate kompanije 

. Najprije ćemo predstaviti intervju sa Tajmom, koja je Senior Engineer i priča o tome kako se snalazi na poziciji Team Lead-a, kao i šta sve ta uloga nosi.

Dzobs: Uskoro će punih 5 godina otkako si u Endavi. To je više od polovine tvog radnog dev iskustva, u jednoj kompaniji. Kako je tekao put do dolaska u ovaj tim?

Tajma: Sve je počelo od preporuke kolegice koja je već radila za Endavu. Saznala sam detalje o organizaciji kompanije, generalnoj strukturi, kao i kulturi rada. Na prethodnoj poziciji sam imala loš balans privatnog i poslovnog života i puno prekovremenih sati, što me je motivisalo da tražim nov, bolji posao.

Prijavila sam se na oglas za tehničku poziciju koja je djelovala izazovno i dobila posao. Počela sam kao Java developer, a sada najviše radim .NET i Angular. Različiti projekti su mi pomogli da učim, napredujem, ispunjavam svoja interesovanja i maksimalno iskoristim svoj potencijal. Prethodnih 5 godina u Endavi su bile jako dinamične.

Dzobs: Tvoja trenutna uloga je i Team Lead. Šta tu za tebe predstavlja najveći izazov, a ujedno - kako izgleda jedan radni dan na toj poziciji?

Tajma: U ovom periodu, moj radni dan počinje veoma rano, u 6:30h, jer već u 7h imam sastanke sa klijentima iz Australije. Na taj način pokušavamo da nadomjestimo i prevaziđemo izazov sa vremenskim zonama.

Nakon toga sljedi pauza za doručak i potom nastavljam s poslom. To mogu biti tehnički zadaci, sastanci i planiranje s članovima tima - sve zavisi od faze sprinta i zahtjeva projekta. Svaki dan je dinamičan i drugačiji, s obzirom na to da prethodne tri godine radim na projektima koji se pišu od početka. Samim tim sam uključena u sve faze razvoja, a to zahtjeva dosta sastanaka i organizacije ljudi.

Glavni izazov Team Lead-a jeste da izvuče najbolje od svakog člana tima, tehnički ih vodi, objasni zahtjeve i riješi postojeće nejasnoće. Dodatno, on delegira i prioritizira posao kako bi se svi zahtjevi klijenata ispunili na vrijeme.

Dzobs: U retrospektivi, da li bi se opet odlučila da napreduješ ka TL poziciji, ili bi ostala da radiš kao Senior Developer? Koje su mane i prednosti te odluke?

Tajma: Definitivno bih opet donijela istu odluku. Prelazak na Team Lead poziciju mi je donio mnogo razumijevanja i prilika. Prednost je unapređenje vještina rada s ljudima i dobro je to što još uvijek radim i kao Senior Developer unutar tima. Moja uloga je takođe i Technical Lead, što znači da radim i na razvoju, donosim odluke u vezi dizajna i arhitekture zajedno sa software arhitektama, tako da i na tom polju unapređujem svoje znanje i zadovoljna sam tim balansom.

Ne bih rekla da postoje mane napredovanja, ali je bitno znati da li vam ta uloga pristaje. Pozicija nosi mnogo odgovornosti, a to dalje podrazumijeva donošenje odluka na nivou tima. Ona uključuje dosta komunikacije s ljudima, razumijevanje zahtjeva klijenata, arhitekturalnih zahtjeva, kao i raspored posla u timu.

Dzobs: Koji je to trenutak kada osoba zna da je konačno spremna da pređe na veći izazov, tj. odgovorniju ali i zahtjevniju poziciju?

Tajma: Vjerujem da je taj ključni momenat različit za svaku osobu. Kod mene se sve spontano odvijalo. Prihvatala sam odgovornosti za mentorisanje novih članova tima, a onda vremenom postala i Team Lead. Kasnije sam opet radila samo kao Senior Developer, mijenjala tech stack s kojim radim, učila nove tehnologije, i ubrzo ponovo došla u poziciju da vodim druge ljude.

Nekad se potreba za napredovanjem javi kada trenutna pozicija nije dovoljno izazovna, ali u mom slučaju je sve to bilo spontano i odgovornosti su proporcionalno rasle sa iskustvom i znanjem. U Endavi postoji mnogo projekata i ponekad mijenjanje njih znači i promjenu pozicije, tako da je to sve jako dinamično i individualno.

Dzobs: Pored toga što si developer, ti si i mama. Kako uspijevaš da balansiraš te dvije uloge, i na koji način Endava u tome pomaže svojim benefitima za zaposlene?

Tajma: Moram priznati da je balansiranje uloge mame i povratka na posao predstavljalo veliki zazov prvih par mjeseci. Navikavanje na nove rutine je donijelo i dozu stresa sa sobom. U tome mi je najviše pomogao hibridni model rada koji omogućava rad od kuće i fleksibilno radno vrijeme.

Benefiti koje uposlenici u Endavi imaju su veliko olakšanje za nove roditelje. Najznačajniji je plaćeno porodiljsko odsustvo na godinu dana. Prekovremeni rad nije odobren automatski, što znači da imamo takozvanu “no-overtime policy”, što znatno olakšava balans između privatnog i poslovnog života.

Dzobs: Hvala na izdvojenom vremenu, Tajma, vjerujemo da pogotovo sada nakon praznika ima dosta posla. Kroz par dana ćemo objaviti i intervju sa tvojom koleginicom Ivanom Livajom, koja priča o tome zašto je odlučila da ostane Senior Developer i ne ide ka višoj poziciji, uprkos višegodišnjem iskustvu i velikom znanju.

Endava spotlight mini serijal part 1: Tajma Mahmutović na Team Lead poziciji

Ovaj tekst jeste inicijalno posvećen programerima, ali realno - može se primijeniti na sve one kojima je posao vezan za sjedenje pred računarom.

Posao koji isključuje fizičku aktivnost (izuzev kuckanja po tastaturi) može dugoročno ostaviti ozbiljne posljedice po zdravlje ukoliko se o njemu ne vodi računa na vrijeme. Tu spadaju problemi sa kičmom, postepeno nagomilavanje kilograma, dekoncentracija uslijed prejedanja nezdravom hranom, i slično.

Kada pričamo konkretno o programiranju, koje često zahtjeva veliku pažnju i umije biti psihički iscrpljujuće, ljudi često polaze za brzim i ukusnim gorivom - čokoladice, gazirana pića, brza hrana… što za posljedicu izaziva probleme koje smo već naveli. Više nema razlike ni radite li od kuće ili iz kancelarije, jer sada na oba mjesta gotovo uvijek imate te namirnice na dohvat ruke.

Ko će još pored svih bagova, rokova, i sastanaka sa klijentima, da brine o ishrani? Vi, dragi koderi. Zahtjeva malko discipline i odricanja, ali na duže staze se isplati. Odlučili smo da odradimo istraživanje umjesto vas i napravimo spisak od 10 zdravih grickalica koje idu uz kod.


Znaju vjeverice šta valja. Pored lješnjaka, na ovoj listi se nalaze bademi, orasi, i kikiriki. Svi oni sadrže veliki izvor energije, što ih čini jako pogodnim za poboljšanje koncentracije. Treba i sa njima pripaziti na količinu, jer se u 100g sadrži oko 580kcal.

Pored kalorija, povedite računa i o tome da li ste možda alergični na neki od navedenih plodova. Ukoliko jeste, kao alternativa mogu poslužiti suncokretove ili bundevine sjemenke. Više od 50% njihovih sastojaka su esencijalne masne kiseline, koje su neophodne za pravilno funkcionisanje mnogih organa.

Znate ono kada vam što prije treba “nešto slatko”? Umjesto da pojedete 200g medenog srca u tom padu šećera, probajte neku od ovih namirnica: datula, suva smokva, grožđice, brusnice.

Možete napraviti i kombinaciju uz neke od njih, vremenom ćete shvatiti šta vam prija. Možda ste ipak za neku jabuku ili bananu? Odlična su zamjena za slatkiše, a na brz i zdrav način će zadovoljiti takozvani “craving”.Oprezno i sa njima, jer takođe sadrže puno šećera!

Mmmmmmm, prava stvar. Kažu da čuda radi za poboljšanje fokusa, a najbolje ćete je prepoznati ukoliko na pakovanju piše da sadrži minimum 50% kakaoa. Sve ispod neće imati željeni efekat.

Ona pomaže i kod blage anemije, sadrži antioksidanse, a povoljno utiče na moždane funkcije. Uz sve to skupa, stimuliše proizvodnju hormona sreće i samim tim znatno podiže raspoloženje. Naravno, uvijek mora da postoji neka “caka”, a u ovom slučaju je visoka kaloričnost, te zato uzmite po koju kocku ili red, umjesto da smažete cijelo pakovanje.

Ljeto i jesen su nas napustili, a sa zimom stigli ajvar, cvekla, kiseli krastavci… savršeno idu uz recimo tunjevinu, sir, a relativno brzo se sprema. Mogu poslužiti kao mala užina između doručka i ručka koji željno iščekujete.

Drugi, možda popularniji naziv im je “musli”, a one u sebi sadrže vlakna koja su značajna za funkcionisanje čitavog organizma. Možete napraviti razne kombinacije i tako imati hranljive, slatke dezerte.

Naravno, nije poenta kupiti pakovanje onih koje su mahom punjene čokoladom i samim tim sadrže veliki broj kalorija po porciji. U prodavnicama zdrave hrane možete sami napraviti mix sa zdravim, voćnim i orašastim sastojcima.

Pored crne čokolade, još jedan odličan izvor antioksidanasa, ali i vitamina i minerala. Treba napomenuti i da su čia sjemenke bogate Omega 3 masnim kiselinama.

Kratak recept: prelijte ih mlijekom i ostavite da nabubre. Po želji, dodajte voće, med, ili ekstrakt vanile. Sve to promiješajte, ostavite da se stvrdne u frižideru i uživajte u hladnom, zdravom pudingu!

Ovo je jedna baš brza varijanta. Možete ih premazati medom i uživaćete u slatkoj užini, bez trunke griže savjesti. Možete dodati komadiće banane ili bobičasto voće.

Isjeckajte jabuku, bananu, ili neku drugu voćkicu u zavisnosti od sezone, dodajte kašiku lana i suncokretovih sjemenki, a sve to prelijte čašom jogurta. Neće biti slatko kao oni kupovni sa vještačkim zaslađivačima, ali je puno hranljivih sastojaka!

Kombinujte sve navedeno, kako ne bi vremenom dosadilo!

Jednolična ishrana umije da zasiti mozak (i figurativno i bukvalno), nakon čega će jedno vrijeme postati odbojna. Tada se može desiti da se vrlo brzo vratite onim brzim i nezdravijim varijantama - napolitanke, čips, keksići, čokolade…

Iz tog razloga, preporuka je da što češće pravite varijacije ovih namirnica i date sebi vremeni da ih se zaželite. Crna čokolada neće imati isti ukus ako je uzimate svaki dan, naspram uzimanja sa pauzom od tri ili četiri dana. Isto važi i za sve ostalo.

Naravno, ne treba ni ići u drugu krajnost, tj. da se potpuno pridržavate zdravih sastojaka, čak i kada vam tijelo ponekad traži one brze varijante - fast food, šejkovi, gazirana pića, alkohol…

… takođe, ne zaboravite i kretnju, kroz razne fizičke aktivnosti. Zdrava hrana je samo pola zdravlja, ostatak dolazi kroz trening, vježbu, jer čovjek je stvoren da bude u pokretu, naša tijela nisu isprogramirana da ovoliko često i u toku dana budu statična.

Dakle, poenta je u balansu. Stiče se disciplinom, a brzo uđe u naviku, ako ste dovoljno istrajni. Ako ne vjerujete nama, vjerujte Thanosu.

Blog

Strana 2

Istraživanje tech zajednice - 1267 ispunjenih upitnika!

Top 5 razloga za neuspjeh AI/ML projekata

Google je otpustio 12.000 ljudi, a tek je početak godine

5 Strategija za Sprječavanje Burnouta u 2023.

Endava spotlight mini serijal part 2: Ivana Livaja, Senior Developer

Endava spotlight mini serijal part 1: Tajma Mahmutović na Team Lead poziciji

9 zdravih grickalica koje idu uz kod

Top IT poslovi u tvom inboxu

Top IT poslovi u tvom inboxu