ジョージア工科大学 博士
音声言語アライメント、効率的な適応手法、ロバストな機械学習システムの研究に従事。NVIDIAに入社する前は、Amazon AGI、Google（現DeepMind）、日立中央研究所（東京）にて研究開発に携わる。
大規模言語モデルを音声認識に適応させるためのクロスモーダルアライメントアルゴリズムの研究。タスク活性化プロンプティングやLLM-ASRフレームワークを用いたロバストな音声理解の実現。
シーケンスモデリングのための効率的な適応手法の開発。文脈内学習やプロンプトチューニングを用いた推論時のモデル性能向上。
深層学習システムのためのロバスト評価フレームワークと因果推論手法の構築。プライバシー保護アルゴリズムと介入耐性アーキテクチャの研究。
LLMと音声認識システムの統合に関する包括的なチュートリアル。タスク活性化プロンプティングとクロスモーダルアライメント技術を解説。