翁博士的研究主要集中在人工智能（AI）和机器学习，特别是聚焦于自适应控制（强化学习，马尔可夫决策过程），多目标优化（折衷规划，公平优化）和偏好处理（表示，引导和学习）。

他在昆山杜克大学的教学兴趣包括人工智能，机器学习，和算法。

在加入学术界之前，他曾在英国伦敦担任金融量化分析师。作为研究人员，他经常在顶级人工智能和机器学习会议（如IJCAI，AAAI，ICML等）上发表论文。 他曾担任AAAI和ECAI的领域主席。他的一些论文获得了最佳论文奖（如MIWAI，ALA）。他的工作还得到了公共资助机构（NSFC，上海自然科学基金）和私营公司（雅虎，华为，网易）的资助。

翁博士拥有法国布鲁兹ENSAI（国立统计和信息分析学校）统计工程师学位，以及法国巴黎索邦大学人工智能硕士和博士学位。他曾是许多大学的常任或客座教师（索邦大学，卡内基梅隆大学，中山大学，上海交通大学，宁波诺丁汉大学）。在加入昆山杜克大学之前，他曾在密歇根大学-上海交通大学联合学院担任副教授。