此后赴日留学，在日本国立九州大学取得博士学位，主要从事多采样率的系统辨识与预测控制算法研究。打工、学日语、狂补数学基础知识是这段时期的主题。感谢和田老师、杨老师和金江老师，让我三年就取得学位。

取得博士学位后进入九州大学数理学院与工业数学研究所（Institute of math-for-industry, IMI）做了近6年学术研究员（此研究员非国内正高职称，是需要不断争取外部资金来支持研究者的研究和生活的非永久职位）。此间，跟随西井龙映教授做统计学与数据科学相关研究，与马自达、富士通研、日立、理研等企业合作，参与了一系列数据科学的产学研一体化的共同研究。此番经历虽然未积累很多论文，我仍视其为成长过程中最重要的一环。通过参与实际项目的研发，我积累了一定的工程经验，也丰富了很多基础理论，确立了自身的研究方向。

2013年回大连理工任教，研究方向为统计学与数据挖掘。回国之初，只是延续了一些在日本未完成工作，做了关于非正态分布的广义回归模型的最大似然估计的渐进理论研究。其后，经顾宏教授引导入组，参与DNA、RNA等高通量测序数据的分析工作，并搭建了高性能计算单元。现在与同组的研究生同学一同从事高通量测序数据的分析算法研究。此外，还从事交通流数据分析（与西工大师弟合作）。最近，基于高性能计算单元，本组开展了医学图像的深度学习网络的构建工作。回国后，承担了数据挖掘、最优化理论与方法等课程，编写了数据挖掘、神经网络与深度学习、统计学习讲义（链接传输门）。

入组的研究生在学习所选课程的同时，需通过讨论班的形式学习概率论、统计学、数据挖掘、机器学习、凸优化等基础知识，并完成数据挖掘、机器学习、生物信息、优化与控制方面的工程或理论研究。