L’objectif du conseil consultatif est de faire en sorte que le programme de la MAG reste à la fine pointe des tendances et des pratiques pertinentes dans l’application de la science des données. Plus précisément, les membres de ce conseil formulent des recommandations sur les sujets relatifs à la science des données qui sont pertinents dans divers secteurs, fournissent un soutien et des conseils pour aider à préparer les étudiants et étudiantes de la MAG à leur transition sur le marché du travail et contribuent à stimuler la mobilisation des diplômés et diplômées.
Directeur principal, Analyse de données, fidélisation et perceptions de la clientèle
Toronto, Canada
Rafael Alencar se spĂ©cialise dans la croissance d’entreprise et compte plus de 20 ans d’expĂ©rience dans de nombreux secteurs en Ă©volution rapide. Il est titulaire d’un baccalaurĂ©at en gĂ©nie informatique de l’UniversitĂ© pontificale catholique de Rio de Janeiro et d’un MBA de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ. M. Alencar s’appuie sur de solides compĂ©tences techniques afin de mener Ă bien des projets d’analytique appliquĂ©e et d’automatisation de l’intelligence artificielle pour des entreprises. Il stimule la croissance et l’efficacitĂ© opĂ©rationnelle grâce Ă l’utilisation stratĂ©gique de l’intelligence artificielle et de l’automatisation.
En plus de ses activitĂ©s professionnelles, M. Alencar redonne Ă la communautĂ© en offrant du mentorat aux Ă©tudiants et Ă©tudiantes qui souhaitent faire carrière dans le domaine de l’analytique au Canada. Il s’investit Ă©galement dans d’autres projets qui lui tiennent Ă cĹ“ur, par exemple en siĂ©geant au conseil consultatif de la MAG de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ.
Coordonnateur du programme, Science des donnĂ©es et analytique, UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ
Montréal, Canada
Nabil Beitinjaneh, MBA, CBDA, B. Ing., Ă©tudie les systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique et les façons de s’en servir pour rendre le monde meilleur. Il possède de l’expĂ©rience dans le dĂ©veloppement des affaires et l’élaboration de stratĂ©gies, la gestion de projets, l’ingĂ©nierie des systèmes et des processus ainsi que la gestion des personnes et du changement, couvrant Ă la fois le monde de l’entreprise et celui de l’entrepreneuriat. M. Beitinjaneh est chargĂ© d’enseignement en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en analytique Ă l’École d’éducation permanente de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ. Il travaille auprès de personnes sur le marchĂ© du travail qui souhaitent se perfectionner en intelligence artificielle pour susciter le changement.
Gestionnaire en science des données
Montréal, Canada
Nicolas Grenon-Godbout est gestionnaire en science des données à Ubisoft Montréal. Il contribue à l’adoption de solutions d’apprentissage automatique de première ligne au sein des équipes de production de jeux ainsi qu’au développement d’une expertise en science des données au studio. Il est titulaire d’une maîtrise en statistique et possède une vaste expérience en supervision d’initiatives fondées sur les données et d’équipes de spécialistes des données. M. Grenon-Godbout a également un riche parcours professionnel en musique et travaille à l’occasion comme compositeur et arrangeur de musique indépendant.
Chef, Données sur les liquidités et les taux, GAP et trésorerie – Amérique du Nord à BNP Paribas
Montréal, Canada
Jonathan Guzzo est chef, DonnĂ©es sur les liquiditĂ©s et les taux, GAP et trĂ©sorerie – AmĂ©rique du Nord Ă BNP Paribas. En plus de son poste Ă la banque, il est responsable de l’accĂ©lĂ©rateur d’intelligence artificielle pour entreprises en dĂ©marrage au Labosphère de donnĂ©es de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ. Son expertise porte sur la finance quantitative, la science des donnĂ©es, l’analyse des risques et la veille stratĂ©gique. M. Guzzo est titulaire d’un baccalaurĂ©at en finances de l’UniversitĂ© Concordia et d’une maĂ®trise en analytique de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ. Il dĂ©tient le titre d’analyste financier agrĂ©Ă©.
Chef, Plateforme de données, Solutions d’intelligence artificielle et de veille stratégique
Montréal, Canada
Sahar Keighobadi est chef de l’analytique chez Bombardier, où elle dirige la plateforme de données de l’entreprise. Elle supervise une équipe de spécialistes en ingénierie des données et en apprentissage automatique ainsi qu’une équipe de soutien relatif à Power BI afin d’offrir des solutions d’intelligence artificielle et de veille stratégique qui favorisent l’innovation et l’efficacité dans toute l’organisation. Mme Keighobadi est titulaire d’un baccalauréat en génie mécanique. Après avoir travaillé comme ingénieure pendant dix ans, elle a réorienté sa carrière dans le domaine des données et de l’analytique. Dans ses temps libres, elle pratique l’escalade de bloc et l’origami. Elle cherche ainsi à établir un équilibre entre les défis physiques et le développement de sa créativité.
Responsable de l’engagement, Amazon Web Services Inc.
Montréal, Canada
Julie Laroche occupe actuellement le poste de responsable de l’engagement dans le cadre duquel elle appuie le secteur public québécois à Amazon Web Services. Elle compte plus de neuf ans d’expérience dans le domaine des technologies et a occupé divers postes, dont ceux de directrice de la science des données et de conseillère en intelligence artificielle et technologies. Son expertise couvre l’intelligence artificielle, le développement des affaires, la stratégie et l’expérience client.
Victoria McKeown
Directrice principale, Science des données à Bell Canada
Montréal, Canada
Victoria McKeown est titulaire d’un baccalaurĂ©at en commerce de l’UniversitĂ© de Calgary et d’une maĂ®trise en analytique de gestion de l’UniversitĂ© Ć˝ĚŘÎ岻ÖĐ. Elle dirige actuellement une Ă©quipe de spĂ©cialistes en science des donnĂ©es, en ingĂ©nierie des donnĂ©es et en apprentissage automatique Ă Bell Canada. S’appuyant sur son expĂ©rience dans les domaines de la fabrication, des services-conseils en gestion et des tĂ©lĂ©communications, elle supervise l’élaboration de solutions concrètes qui propulseront l’entreprise. Elle cherche Ă combler l’écart entre la technologie et les affaires en transformant des donnĂ©es complexes en renseignements utiles pour l’entreprise.
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