Mgr. Petr Filipský, C++ Team Lead ve společnosti Qminers, je hrdým absolventem Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy. Svou kariéru zasvětil vysoce specializovaným oblastem informatiky, kde se snoubí hluboké porozumění hardware, algoritmické myšlení a potřeba extrémního výkonu. V rámci předmětu Firemní seminář se vrátil na Matfyz, aby studentům představil svou cestu: od vizualizace objemových dat přes zpracování velkých objemů dokumentů (throughput) až po současné výzvy v algoritmickém tradingu, kde je klíčová minimalizace latence – tedy rychlost reakce na tržní impuls. Jeho příběh názorně ukazuje, jak solidní základy z Matfyzu formují systémové inženýry, kteří jsou schopni inovovat i tváří v tvář nástupu umělé inteligence.
Formování systémového myšlení na Matfyzu
Petr Filipský studoval informatiku na MFF UK v letech 1994–2000 a patří ke generaci programátorů, kteří zažili obrovský technologický nástup. Už na střední škole se přes staršího bratra dostal do počítačového labu na Matfyzu, kde poprvé získal systematický přístup k PC a vývojovému prostředí, což mu umožnilo programovat a experimentovat s grafikou. Na Matfyzu si zvolil specializaci na počítačovou grafiku. Klíčovou postavou byl pro něj docent Pelikán, který ho pro grafiku a práci s komplexním hardwarem nadchnul. Studiem se dostal ke špičkové technice své doby – od vizualizace objemových dat v OpenGL přes první grafické karty schopné přebírat výpočty (jako 3dfx Voodoo Banshee) až po profesionální grafické stanice Silicon Graphics. Diplomová práce zaměřená na vizualizaci objemových dat mu dala velmi hluboké pochopení „výkonového stacku“ od hardware až po aplikaci. Jak sám říká, Matfyz ho nasměroval k systémovému uvažování: nepsat jen funkční kód, ale chápat složitost daného řešení a jeho převoditelnost na praktickou efektivitu výsledného kódu.
První kariérní posun: Od grafiky k throughputu
I když se mu otevírala cesta do herního průmyslu, Petr zvolil firmu zabývající se zpracováním elektronických dokumentů. Zde zažil vývoj produktu „na zelené louce“ a poprvé se setkal s výkonem „ve velkém objemu“. Klíčovou metrikou se pro něj stal throughput – tedy kolik stránek za minutu systém zvládne zpracovat. Postupně se posunul z řadového programátora na pozici team leadera a posléze systémového architekta zodpovědného za celkovou architekturu systému. Prostředí však postupně přestalo být motivační. Kvůli extrémně konzervativním zákazníkům bylo nutné udržovat mnoho paralelních variant softwaru, což pro vývojáře znamenalo hodně práce „do minulosti“ a omezovalo prostor pro inovace.
Qminers: Přechod k latenci a agilní kultuře
Přestup do Qminers znamenal zásadní změnu. Atmosféra byla výrazně startupová, ačkoliv Petr o tradingu tehdy nevěděl prakticky nic. Přesvědčil ho rychlý release cyklus – co se opraví, velmi rychle se objeví v produkci – a absence nutnosti „táhnout ocas“ starých verzí. „Pro vývojáře, který si zakládá na efektivitě a má rád čistě vedený software, je to velmi atraktivní prostředí,“ popisuje. Zatímco v předchozích firmách řešil hlavně throughput, v Qminers se poprvé naplno setkal s problematikou minimalizace latence – rychlosti reakce na tržní impuls. I dnes tráví značný díl času hledáním kompromisu. Často jde o jemné balancování, kde není možné jednoduše spočítat, kolik procent výnosu nižší latence přináší, a kolik naopak „stojí“ z hlediska komplexity kódu. Vyžaduje to kombinaci technické expertizy, zkušeností a citu. Systémové jazyky: C++ a budoucnost s Rustem Petr se považuje za „systémového“ programátora – zajímá ho, jak software skutečně běží na hardware a jak efektivně využívá procesor a paměť. Tuto kontrolu mu dává programování v C++, které i dnes díky moderním překladačům generuje vysoce efektivní strojový kód. Růst vnímá jako moderní alternativu, která přináší vyšší bezpečnost (např. díky borrow checkeru) a dokáže odstranit celou třídu chyb typu undefined behavior už při překladu. Zároveň ale podotýká, že C++ tu bude ještě dlouho – obrovské množství existujícího kódu je potřeba dále rozvíjet a modernizovat. I proto podle něj dává smysl, aby se noví vývojáři učili oba jazyky.
AI jako akcelerátor, nikoliv berlička
A co AI? Petr Filipský přiznává, že má velké pochopení pro obavy dnešních studentů z nástupu umělé inteligence. Uznává, že dnešní generace čelí mnohem větší míře nejistoty a informačního zahlcení. Na otázku, zda má smysl učit se programovat, když kód dokáže napsat model, odpovídá jasně: „Kvalita výstupu bude ještě dlouho záviset na kvalitě promptu a know-how člověka. Pokud programátor neví, co je dobře a co špatně, nedokáže AI účinně vést.“ Jeho rada zní: AI používejte jako nástroj, ne jako berličku. Vlastníky kódu jste vy, ne model. Solidní základy jsou důležitější než kdy dřív. Kdo rozumí algoritmům, datovým strukturám, vlastnostem systémů a výkonu, dokáže AI využít jako obrovský „effectivity booster“. Nebojte se „low-level“ světa. Oblasti, kde se řeší výkon, latence a robustnost (trading, realtime systémy, embedded, automotive, kosmonautika), budou stále potřebovat dostatek lidí, kteří vědí, co se děje „pod kapotou“.
Podívejte se na celou přednášku:
Záznam přednášky Petra Filipského na Firemním semináři
Původní text Informatické sekce.