Kako izgleda vođenje data science tima u industriji zabave i igara na sreću – koji su najveći izazovi?
Vođenje data science tima u ovoj industriji je veoma dinamično i zahteva konstantnu prilagodljivost. Jedan od najvećih izazova je brzo prepoznavanje promena u ponašanju korisnika i pravovremeno reagovanje kroz modele koji moraju biti agilni i efikasni. Obrađujemo ogromne količine podataka, što traži stabilnu tehničku infrastrukturu i jasno definisane procese. Pored toga, ključno je uskladiti poslovne ciljeve sa principima odgovornog igranja, što dodatno komplikuje zadatke, ali istovremeno doprinosi razvoju održivih i korisnički orijentisanih rešenja. Inovacije su neophodne, jer konkurencija ne miruje, a mi težimo da budemo ispred trenda.
Šta vas je privuklo svetu podataka i analitike – i kako je izgledao vaš put do pozicije Head of Data Science u kompaniji MaxBet?
Oduvek me privlačilo kako podaci mogu da ispričaju priču koju često ne vidimo na prvi pogled — da otkriju obrasce, predviđaju ponašanje i pomognu u donošenju pametnijih odluka. Moj profesionalni put počeo je u tehničkim ulogama, koje su mi pružile snažnu osnovu u analitici. Vremenom sam sve više povezivala te tehničke uvide sa poslovnim ciljevima i razumevanjem industrije. Dolazak na poziciju Head of Data Science u MaxBet-u bio je prirodan korak – spoj znanja, iskustva i želje da kreiram strategije koje donose konkretne rezultate.
Kako se analitika koristi da unapredi korisničko iskustvo, a da se pri tom zadrže odgovornost i poverenje korisnika?
Analitika nam omogućava da ponudimo korisnicima personalizovano i relevantno iskustvo – na osnovu njihovih navika, interesovanja i ponašanja. To ne samo da povećava angažovanost, već doprinosi i zadovoljstvu korisnika. Istovremeno, koristimo modele koji detektuju rizično ponašanje i omogućavaju da se reaguje na vreme. Transparentnost u korišćenju podataka, kao i striktno poštovanje zakonskih regulativa o privatnosti, ključni su elementi koji pomažu u očuvanju poverenja. Naš cilj nije samo da korisnicima ponudimo više, već da to uradimo na način koji je odgovoran i održiv.
Imate dve ozbiljne AWS sertifikacije, vodite tim, radite na zahtevnim projektima – kako ostajete u toku sa trendovima i tehnologijama koje se neprekidno menjaju?
Radoznalost mi je uvek bila glavni saveznik – volim da istražujem, učim i unapređujem svoje znanje. Pratim relevantne izvore – od tehničkih blogova, stručnih radova i podcasta, do učešća na konferencijama i zajednicama koje okupljaju eksperte iz oblasti. AWS sertifikacije su mi omogućile da dubinski razumem cloud tehnologije i osnažile su me da donosim informisane tehničke odluke. Dodatno, ulaskom MaxBet-a u Flutter grupaciju otvorila se mogućnost razmene znanja sa kolegama iz drugih tržišta, što je dragocen resurs za profesionalni rast.
Da li ste vi tokom karijere morali da “probijate zidove” i kako danas gledate na tu temu?
Iako nisam nailazila na direktne prepreke, postojale su situacije u kojima je bilo potrebno dodatno se dokazivati. To može biti iscrpljujuće, ali me je naučilo istrajnosti i preciznosti. Danas je ohrabrujuće videti sve više žena u analitici, inženjeringu i AI-u, ali verujem da još uvek imamo prostora za rast. Važno je da promovišemo uzore, pružimo podršku i aktivno ohrabrujemo mlade koleginice da se uključe u ove oblasti. Raznolikost u timovima donosi bolje rezultate – i to nije samo fraza, već praksa koju svakodnevno potvrđujemo.
Koliko je važno za jednu kompaniju da gradi kulturu zasnovanu na podacima, i da li je to moguće bez jakog internog razumevanja tehnologije?
Data-driven kultura je temelj modernog poslovanja. Donošenje odluka zasnovanih na podacima smanjuje rizik, povećava tačnost i ubrzava reagovanje na promene. Međutim, to nije moguće bez šireg internog razumevanja – ne samo tehnologije, već i same logike iza analitike. Zato je edukacija zaposlenih ključna. Kultura podataka ne počinje i ne završava sa data timom – ona se gradi kroz svakodnevnu saradnju, zajedničke ciljeve i transparentno deljenje znanja.
Na koje načine podstičete razmišljanje i razvoj kod mlađih kolega u timu – posebno onih koji tek ulaze u svet data science-a?
Trudim se da im dam dovoljno prostora za samostalno razmišljanje, ali i podršku kada im je potrebna. Zajedno radimo na projektima koji su izazovni, ali i ostvarivi, kako bi kroz praktičan rad sticali sigurnost i znanje. Kroz brainstorminge, interne radionice i retrospektive, podstičemo razmenu ideja i otvorenu komunikaciju. U našem timu greške nisu tabu – naprotiv, tretiramo ih kao deo procesa učenja. Na taj način stvaramo okruženje u kojem je razvoj prirodan i kontinuiran.
Da vas neko sretne u subotu popodne, van posla i tehnologije – gde bi vas verovatno zatekao?
Verovatno negde u prirodi, u šetnji sa psom, ili u društvu porodice i bliskih prijatelja. Vikend mi je važan za balans i punjenje energije. Tada se trudim da se isključim iz digitalnog sveta, uživam u jednostavnim stvarima – dugim razgovorima, dobroj hrani i trenucima bez žurbe. To mi pomaže da se vratim u radnu nedelju sa novom perspektivom.
Da možete nakratko da promenite profesiju, potpuno, bez posledica – čime biste se bavili i zašto baš time?
Verovatno bih bila veterinar. Ljubav prema životinjama me prati od detinjstva i mislim da bi rad u toj oblasti bio duboko ispunjavajuć. Postoji nešto posebno u tome da možeš direktno pomoći i učiniti nečiji život boljim – čak i ako taj neko ne govori naš jezik.
