Elaheh Toulabinejad est résidente en apprentissage automatique chez Amii, où elle développe des modèles d'apprentissage automatique pour la prévision de séries chronologiques et l'aide à la décision. Son travail consiste principalement à aider les organisations à donner du sens à des données complexes et en constante évolution, en traduisant les tendances en informations utiles pour la prise de décisions concrètes.

Elaheh termine également sa maîtrise en informatique à l'Université de l'Alberta sous la supervision du Dr James R. Wright. Ses recherches portent sur l'apprentissage par renforcement multi-agents et sur la manière dont les systèmes intelligents peuvent apprendre à s'adapter, à prendre des décisions et à coopérer dans des environnements dynamiques et incertains. Elle apporte une vaste expérience dans les domaines de l'apprentissage profond, de la modélisation bayésienne et statistique, et des neurosciences computationnelles, ainsi que dans la création de systèmes d'apprentissage automatique de bout en bout dans les domaines de la recherche et de l'industrie.

En dehors du travail, Elaheh aime lire, regarder des films, s'occuper de ses plantes, voyager, passer du temps dans la nature et être avec sa famille et ses amis.