Lin Tan

Lin Tan es una científica informática e investigadora de ingeniería de software china cuyos intereses incluyen la fiabilidad del software , la aplicación de análisis de texto a los comentarios en el código informático y el desarrollo de software asistido por IA . Trabaja en la Universidad de Purdue como Profesora Mary J. Elmore de Nuevas Fronteras de Ciencias de la Computación y como Investigadora Académica de la Universidad de Purdue. ^{[ 1 ]}

Tan obtuvo su licenciatura en la Universidad de Zhejiang en 2003. Completó su doctorado en 2009 en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign con la tesis titulada " Aprovechamiento de los comentarios en el código para mejorar la fiabilidad del software", bajo la supervisión de Yuanyuan Zhou . ^{[ 2 ]}

Ocupó una Cátedra de Investigación de Canadá como profesora asociada en la Universidad de Waterloo antes de trasladarse a la Universidad de Purdue en 2019. ^{[ 1 ]} Se le otorgó la cátedra Mary J. Elmore New Frontiers como profesora asociada en 2020, ^{[ 3 ]} fue ascendida a profesora titular en 2022, ^{[ 4 ]} y nombrada Investigadora Académica de la Universidad en 2025. ^{[ 1 ]}

En 2021, la Escuela Siebler de Computación y Ciencia de Datos de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign otorgó a Tan su Premio a Exalumnos por Logros Académicos en la Primera Etapa de su Carrera. ^{[ 3 ]} Fue nombrada miembro de la promoción de 2026 de IEEE Fellows , "por sus contribuciones al análisis de texto de software, la sinergia entre software e IA y la confiabilidad del software". ^{[ 5 ]}

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