Paula Medina Maçaira Louro

Possui Graduação em Estatística (2012) pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas, Mestrado em Engenharia Elétrica (2015), área de Métodos de Apoio à Decisão e Doutorado (2018) em Engenharia de Produção, área de Gerência da Produção, pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Suas áreas principais de atuação são: Statistical Learning, Data Analytics, Séries Temporais, Previsão (forecasting) e Simulação com expertise no software R. Desde agosto/2019 integra o Quadro Principal de professores do Departamento de Engenharia Industrial (DEI) da PUC-Rio, ministrando cursos regulares na Graduação, Pós-Graduação Stricto Sensu (Mestrado e Doutorado Acadêmicos e Mestrado Profissional), além de cursos de extensão e Lato Sensu na mesma instituição. É Professora Adjunta (I) e ocupa o cargo de Coordenadora Adjunta da Graduação em Engenharia de Produção da PUC-Rio desde 2021. É co-coordenadora e co-fundadora do Forecasting Resource and Optimization Group (FROG), pesquisadora sênior do Núcleo de Inteligência e Operação em Saúde ? NOIS e integrante do Grupo de Pesquisa do CNPq intitulado Análise de Séries Temporais. É membro do Comitê Científico do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), bolsista de Produtividade do CNPq (nível 2) e do Programa Jovem Cientista do Nosso Estado, da FAPERJ. Atuou como coordenadora de pesquisa no projeto EFFECT-BRAZIL do International COVID-19 Data Alliance (ICODA), financiado pela Fundação Bill e Melinda Gates. Tem experiência na coordenação e atuação em projetos de Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação (PD&I) junto à empresas do Setor Elétrico (ENEVA, CTG Brasil, Energisa e Duke Energy) e também junto à Petrobras.