Vahab Mirrokni

바하브 미로크니(Vahab Mirrokni)는 Google Fellow이자 Google Research의 Vice President이다. Google Research New York의 Algorithms and Optimization 그룹을 오랫동안 이끌어 왔으며, 최근에는 Gemini Data Area Lead 역할도 맡고 있다.

MIT에서 응용수학(이론 전산학)으로 박사 학위를 받았으며, 지도교수는 Michel Goemans였다. 박사 논문 주제는 Approximation Algorithms for Selfish and Distributed Agents로, 게임이론·시장 설계와 닿아 있는 알고리즘이었다. 이후 Google에 합류해 distinguished scientist와 senior research director를 거쳐 현재의 직책에 이르렀다.

연구 관심은 알고리즘과 시장 설계, GenAI 알고리즘, 머신러닝 스케일링, 그래프 알고리즘이다. 그가 이끄는 팀들은 시장 알고리즘, 대규모 그래프 마이닝, 대규모 최적화, 그리고 최근에는 LLM·벡터 검색 엔진의 압축을 위한 양자화(예: TurboQuant) 등을 다룬다.

본 논문에서는 시니어 저자로 Nested Learning 프로젝트의 전반적 방향을 설정하는 역할이다. 그의 팀에 있는 Peilin Zhong은 같은 그룹의 Research Scientist이며, Meisam Razaviyayn은 파트타임으로 합류한 USC 교수, Ali Behrouz는 Cornell 박사과정의 인턴이다. 즉 이 논문은 미로크니의 NYC Algorithms 팀이 메모리·최적화·연속 학습의 세 갈래를 하나의 패러다임으로 묶어내는 작업물이다.

관련 문서

• Ali Behrouz — 1저자
• Peilin Zhong — 같은 팀 Research Scientist
• Meisam Razaviyayn — USC 교수, 파트타임 공저자