约翰内斯·盖尔克是微软的技术研究员，专注于人工智能。他以在数据库系统、数据挖掘和数据隐私方面的贡献而闻名。他在数据隐私方面的工作促成了美国人口普查局发布的新版OnTheMap，这是全球首个由任何官方政府机构发布的、具有可证明隐私保证的公共数据产品，使用了差分隐私的一种变体。
盖尔克曾担任学术和行业领导职务，包括康奈尔大学教授以及微软Teams的首席架构师和AI负责人。他是ACM会士和IEEE会士，并获得了2011年IEEE计算机学会技术成就奖和2021年ACM SIGKDD创新奖。
教育
盖尔克于1990年至1993年在卡尔斯鲁厄理工学院学习计算机科学。他于1995年获得德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的硕士学位，并于1999年获得威斯康星大学麦迪逊分校的博士学位，论文主题为数据挖掘。
职业生涯
从1999年到2015年，盖尔克是康奈尔大学计算机科学系的教授，他的研究小组被称为Big Red Data Group。他在任职期间指导了25名博士生毕业。从2005年到2008年，他担任Fast Search and Transfer的首席科学家。
盖尔克于2012年加入微软产品组，最初构建Delve和Office Graph，随后领导Microsoft 365的人员和动态体验。他后来成为微软Teams后端首席架构师和AI负责人。从2020年到2023年，他担任双重角色，管理微软在雷德蒙德的所有研究，同时担任微软Teams后端的CTO和AI负责人。
研究贡献
盖尔克开发了一些用于频繁模式挖掘、序列模式挖掘和决策树构建的最快数据挖掘算法。他还创建了首批传感器网络查询处理器之一，开创了无线传感器网络的网内查询处理。他的数据隐私研究产生了首个具有可证明隐私保证的官方政府数据产品，这是差分隐私在实际应用中的一个重要里程碑。
奖项与荣誉
盖尔克获得了美国国家科学基金会职业奖、斯隆研究奖学金和洪堡研究奖。2011年，他获得了IEEE计算机学会技术成就奖和布拉瓦特尼克青年科学家奖。他于2014年成为计算机协会会士，并于2020年当选为IEEE会士。2021年，他获得了ACM SIGKDD创新奖，以表彰他在知识发现和数据挖掘方面的杰出技术贡献。
著作
自第二版以来，盖尔克一直是数据库系统主要教科书之一的合著者，该书通常被称为“奶牛书”。