Jeffrey Dean

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Jeffrey Dean

Biographie
Naissance	Juillet 1968 (55 ans) Hawaï
Nom dans la langue maternelle	Jeff Dean
Nationalité	américaine
Domicile	Palo Alto (depuis 1996)
Formation	The Paideia School (en) (jusqu'en 1986) Université du Minnesota (baccalauréat universitaire ès sciences) (jusqu'en 1990) Université de Washington (doctorat) (jusqu'en 1996) Université de Washington (doctorat) (1996) Université de Washington (master of science)
Activités	Informaticien, ingénieur ou ingénieure logiciel, chercheur en intelligence artificielle

Autres informations
A travaillé pour	Google (depuis 1999) Digital Equipment Corporation Compaq
Membre de	Académie nationale d'ingénierie des États-Unis Association for Computing Machinery Académie américaine des arts et des sciences
Maître	Craig Chambers (en)
Directeur de thèse	Craig Chambers (en)
Site web	research.google.com/people/jeff
Distinctions	Liste détaillée Prix ACM en informatique (2012) Membre de l'AAAS (2013) Membre de l'Académie américaine des arts et des sciences (2016) Membre honoraire (d) (Académie américaine des arts et des sciences) (2016) Mark Weiser Award (en) ACM Fellow

Œuvres principales
Web search for a planet: the google cluster architecture (d), MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (d)

Jeffrey Adgate Dean, dit Jeff Dean, est un scientifique et informaticien américain né en 1968 à Hawaï. Il dirige Google AI, le département d'intelligence artificielle de la société Google.

Il est notamment connu pour avoir créé le patron d'architecture MapReduce et avoir travaillé sur le système de stockage BigTable.

En date de 2014, il est impliqué dans le projet Google Brain^[1].

Jeffrey Dean est lauréat, avec Sanjay Ghemawat (en), du prix ACM-Fondation Infosys en informatique de 2012 « pour leur leadership dans le traitement scientifique et l'ingénierie des systèmes distribués à l'échelle de l'Internet ».

Publications modifier

(en) Jeffrey Dean et Sanjay Ghemawat, « MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters », Communications of the ACM, New York, ACM, vol. 51, n^o 1,‎ 1^er janvier 2008, p. 107 (ISSN 0001-0782 et 1557-7317, OCLC 1514517, DOI 10.1145/1327452.1327492, lire en ligne)