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Digital Society Initiative

Dan Olteanu

Dan Olteanu, Prof. Dr.

  • Data Systems and Theory

Dan Olteanu studierte Informatik an der Universität Politehnica in Bukarest und promovierte 2005 an der Ludwig-Maximilians-Universität. Nach einer zweijährigen Tätigkeit als Postdoc-Assistent an der Universität des Saarlandes und Gastwissenschaftler an der Cornell University übernahm er die Rolle des Universitätsdozenten in der Abteilung für Informatik an der Universität Oxford und Fellow des St. Cross College. Seit 2016 ist er ordentlicher Professor in Oxford. Außerdem hatte er Positionen als Gastprofessor an der University of California, Berkeley, als Turing Fellow am Alan Turing Institute in London und als Informatiker bei LogicBlox und relationalen KI-Start-up-Softwareunternehmen inne. Seit Mai 2020 ist Dan DSI-Professor und ordentlicher Professor am Departement für Informatik der Universität Zürich, wo er die Gruppe Datensysteme und Theorie leitet. Er ist weiterhin Gastprofessor an der Universität Oxford und emeritierter Fellow des St. Cross College.

Dans Forschungsinteressen drehen sich um das Verständnis der rechnerischen Herausforderungen bei der Datenverarbeitung und um den Entwurf einfacher und skalierbarer Lösungen für diese Herausforderungen. In den letzten zwei Jahrzehnten hat er in den Bereichen Datenbanksysteme, Datenbanktheorie und KI publiziert und Beiträge zur Verarbeitung von XML-Abfragen, zu unvollständigen Informationen und probabilistischen Datenbanken, faktorisierten Datenbanken, In-Database Machine Learning, inkrementeller Wartung für die Analytik sowie zu den kommerziellen Systemen LogicBlox und relationalAI geleistet. Er ist Mitautor des Buches «Probabilistische Datenbanken» (2011). Seine jüngste Arbeit befasst sich mit effizienten Algorithmen für maschinelles Lernen über relationale Daten und inkrementelle Wartung von analytischen Arbeitslasten unter Datenaktualisierungen (https://fdbresearch.github.io/).

Er war bzw. ist als Mitherausgeber für führende Zeitschriften im Bereich Datenmanagement tätig, darunter Very Large Data Bases, ACM Transactions on Database Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering und die ACM SIGMOD Record database principles column. Er war auch in den Programmausschüssen von über 60 Konferenzen tätig, als stellvertretender Vorsitzender für ACM SIGMOD 2017, und er wird als Vorsitzender für die Internationale Konferenz über Datenbanktheorie 2022 fungieren.

Dan ist Preisträger des Best Paper Award der International Conference on Database Theory 2019, des ACM SIGMOD 2018 Distinguished PC Member Award, eines ERC Consolidator Grant (2016) und eines Oxford Outstanding Teaching Award (2009). Seine Forschung wurde großzügig begründet, z.B. von der Industrie (Google, Microsoft Azure, Amazon AWS, Infor, LogicBlox, RelationalAI), dem britischen EPSRC und der Europäischen Kommission. Vier seiner jüngsten Arbeiten über maschinelles Lernen über relationale Datenbanken, inkrementelle Wartung und deklarative probabilistische Programmierung wurden zu Best-of-Conference-Ausgaben von ACM-Transaktionen auf Datenbanksystemen eingeladen.