研究聚焦计算与经济科学交叉视角下突破性技术的应用研究，探究跨领域大数据、区块链、创新计算等前沿技术如何助力构建可信、可持续、以人为本的社会经济系统。重点关注计算机制设计、决策性机器学习、人机交互行为等方向，研究成果发表于经济学与计算科学交叉领域的重要期刊及国际会议，涵盖数据科学、人工智能、人机交互、计算机安全与隐私等领域，包括《经济与统计评论》, 《自然》数据科学、NeurIPS、ACM CCS、AAAI/ACM AIES、ACM CSCW、IEEE S&P 等。
主持国家自然科学基金青年项目 “区块链可信机制设计 — 博弈论、强化学习与人机交互的跨学科研究”。获昆山市紧缺产业人才计划（2021），入选全国高校人工智能与大数据创新联盟 “区块链60人”创新人物奖（2022），当选中国计算机学会（CCF）全国会员代表（2023），入选苏州市科学技术协会青年人才支持计划，并被评为 CCF 高级会员（2024）。任《自然》数据科学子刊编委，在经济学、计算科学及区块链领域的国际期刊与会议中担任编委、审稿人或程序委员会委员；兼任 CCF 计算经济专业委员会及CCF 数据发展与治理委员会执行委员，IEEE 国际标准工作组秘书长。
于美国俄亥俄州立大学获经济学博士学位，攻读期间获校长奖学金及美国国家科学基金资助；以国家奖学金毕业于北京大学，获经济学及数学与应用数学双学士。先后于牛津大学、麻省理工学院完成区块链、强化学习、数据工程、生成式人工智能、机器学习及量子计算等领域的终身学习课程与项目进修。