Nicolas Loizou est professeur adjoint au département de mathématiques appliquées et de statistiques et à l’Institut mathématique de science des données (MINDS), avec un poste secondaire au département d’informatique de l’Université Johns Hopkins.

Avant cela, il a été chercheur postdoctoral à l’Institut d’intelligence artificielle Mila – Québec et à l’Université de Montréal. Il a complété ses études de doctorat en optimisation et recherche opérationnelle à l’École de mathématiques de l’Université d’Édimbourg en 2019. Ses intérêts de recherche incluent l’optimisation à grande échelle, l’apprentissage automatique, l’algèbre linéaire numérique randomisée, les algorithmes distribués et décentralisés, la théorie des jeux et l’apprentissage profond. Ses recherches actuelles portent sur la théorie et les applications de l’optimisation convexe et non convexe dans les problèmes d’apprentissage automatique et de science des données à grande échelle. Il a reçu plusieurs prix et bourses, dont le prix doctoral 2019 de la OR Society (finaliste) pour le « corps de recherche le plus distingué menant à l’attribution d’un doctorat dans le domaine de la recherche opérationnelle », la bourse postdoctorale IVADO, le prix du meilleur article COAP 2020 et le prix de recherche CISCO 2023.