Je suis titulaire d'un doctorat en informatique et j'ai plus de 15 ans d'expérience dans l'utilisation d'algorithmes pour résoudre des problèmes complexes et concrets d'entreprise et d'ingénierie dans une grande variété de domaines. Je fais de la science des données depuis bien avant qu'on ne l'appelle ainsi.

En tant que scientifique principal et gestionnaire de projets et de clients dans une société américaine de conseil et d'incubation d'idées (Icosystem), j'ai fourni des logiciels et des analyses permettant d'économiser du temps et de l'argent à des sociétés Fortune et Global 500, à des gouvernements et à des organisations à but non lucratif dans des domaines tels que la gestion de l'énergie, le génie naval, les chaînes d'approvisionnement de la pêche, les soins de santé, les produits pharmaceutiques, les assurances, la publicité et bien d'autres encore. J'ai généré du matériel de propriété intellectuelle qui a été breveté aux États-Unis et en Europe.

Au cours des cinq dernières années, je me suis concentré sur les opportunités de générer de la valeur commerciale dans le secteur des technologies propres, en mettant l'accent sur l'énergie propre et l'électrification. Chez Neurio (racheté par Generac), j'ai travaillé sur l'aspect consommateur de l'électricité, en développant des méthodes informatiques pour l'optimisation des batteries et de l'énergie solaire et en prévoyant la consommation et la production d'électricité domestique à l'aide de séries temporelles de données de capteurs. Actuellement, en tant que directeur technique et responsable de la science des données chez Awesense, je me concentre sur le côté réseau du puzzle, en supervisant le développement d'une plateforme géo-spatiale et de séries temporelles pour l'énergie numérique afin de permettre la décarbonisation des réseaux électriques.

Ce que je crois et que j'enseigne dans le cadre de mon travail en tant qu'EiR Foresight depuis 2020, c'est que des solutions logicielles percutantes ne peuvent être fournies que par le biais d'une approche de bout en bout : communiquer avec les parties prenantes de l'entreprise et les experts en la matière pour identifier les besoins actuels et futurs, les mettre en correspondance avec les approches informatiques appropriées (qu'il s'agisse d'intelligence artificielle générale, d'apprentissage automatique, d'optimisation évolutionnaire, d'analyse de réseau, d'ordonnancement, de simulation, de visualisation de données, de statistiques ou d'autre chose) et utiliser des équipes interfonctionnelles pour mettre en œuvre des solutions et obtenir des résultats.

Pour plus de détails sur mon parcours, vous pouvez consulter le site https://www.lynometry.ca/.