SALA B
SALA B AGENDA
10:00
Falck Digital Technology - let's get to know each other!
The aim of this presentation is to introduce you to Falck, focusing on the Digi-tal Technology department, and show you why it is very interesting and unique place to work at if you are Python enthusiast. We will kick-off the meet-ing with sharing with you Falck's values and vision to uplift healthcare and emergency using the latest technologies in the IT world, next we will present how we work in digital areas in our Warsaw office and then deep dive in the organization of Data Engineering team: technologies, tools & languages we use (Azure, Databricks, PySpark, Data Factory,...) , projects we deliver and strategic directions we are going in (Right and Real-Time, Machine Learning, Cloud Transformation,...) - maybe together with you!
Vasyl Zaiats (Head of Data Engineering), Marek Chłopek (Data Engineering Manager)
Falck Digital Technology
11:00
Przerwa na Targi Pracy
11:30
Egg: Streamlining Data Engineering at Falck
Over the past year, Falck's data engineering team developed "Egg," a PySpark-based framework to enhance data engineering processes. This presentation will show how Egg has streamlined methodologies, enabling more efficient and consistent work. By standardizing and automating tasks, Egg allows the team to focus on complex business problems rather than data handling. Egg simplifies tasks like interfacing with Azure Data Lake Storage, handling Delta Lake operations, and performing data transformations and val-idations. It ensures operational efficiency and consistency, making data engi-neering practices reliable, scalable, and accessible for all teams, supporting problem-solving in a reusable way.
Pedro Rodrigues (Tech Lead), Hubert Kaczmarczyk (Senior Data Engineer)
Falck Digital Technology
12:30
Przerwa na Targi Pracy
13:00
UI Testing: AI vs Senior
Ja: Podczas prezentacji stane do walki z AI w testowaniu przykładowego UI. Sprawdzimy czy AI umie w page object pattern, w jaki sposób odnosi się do elementów na stronie. Jak buduje klasy i ich API. Zrobimy analizę tych testów i rozpatrzymy czy są one przydatne w z punktu widzenia organiazacji.
ChatGPT:
Propmpt: Opis prezentacji "Testowanie UI: AI vs Automation Senior QA"
Response: Prezentacja porównuje możliwości testowania interfejsów użytkownika (UI) z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) oraz podejścia stosowanego przez doświadczonych inżynierów ds. automatyzacji testów (Automation Senior QA). Omówione zostaną mocne i słabe strony obu metod, efektywność w różnych scenariuszach oraz możliwości ich współpracy w celu osiągnięcia maksymalnej jakości oprogramowania.
Artur Ziółkowski
QA Rockstar
14:00
Przerwa na Targi Pracy
14:30
Kiedy Pandas to za mało. Alternatywne podejścia do pracy z danymi w Pythonie
W świecie analizy danych w Pythonie, biblioteka pandas od dawna dominuje jako główne narzędzie do pracy zdanymi. Jednak z rozwojem technologii i rosnącymi wymaganiami wobec dużych i różnorodnych zestawów danych, pojawiły się nowe, bardziej wyspecjalizowane narzędzia i frameworki oferujące alternatywne podejście do analizy i przetwarzania danych. W tej prezentacji omówimy najciekawsze i najbardziej wydajne alternatywy dla pandasa. Skupimy się na ich zastosowaniach, wydajności, funkcjach i ograniczeniach w zależności od kontekstu użytkownika. Uczestnicy dowiedzą się, jak dobrać odpowiednie narzędzie do swoich potrzeb, oraz jak poszerzyć swoje kompetencje analityczne, wykorzystując różnorodne biblioteki Pythona.
Anna Kotarba
Python Rockstar
15:30
Przerwa na Targi Pracy
16:00
Metaprogromowanie nie takie straszne. Praktyczne zastosowania
Metaprogramowanie omijane jest często szerokim łukiem jako technika programistyczna. W mojej prezentacji postaram się rozwiać kilka mitów z tym związanych oraz pokażę jak szerzej rozumieć samo to pojęcie. Przedstawię kilka praktycznych przykładów - od budowania testów po tworzenie złożonych modeli bazodanowych, gdzie metaprogramowanie ukaże całą swoją moc.