Licenciado en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Técnica de Budapest (1987) y Doctor en Ingeniería Eléctrica por la Academia de Ciencias de Hungría (1991). ICREA Research Professor, de la Facultad de Economía de la Universitat Pompeu Fabra, en Barcelona, donde coordina el Statistics, Probability, and Machine Learning Research Group, uno de los más activos grupos en España en estas disciplinas, responsables, entre otros, de uno de los primeros programas de Máster en Data Science en nuestro país.

Su carrera investigadora abarca varios campos del aprendizaje automático, la teoría del aprendizaje, la teoría de la probabilidad, así como la estadística. Destacan sus resultados sobre desigualdades de concentración, grafos aleatorios, aprendizaje en línea (online), optimización secuencial, estadística no paramétrica, la minimización del riesgo empírico y la clasificación. Ha realizado importantes contribuciones a los fundamentos teóricos del aprendizaje estadístico y automático y la estimación en alta dimensión, siendo autor de varias obras fundamentales que han dado forma a la teoría moderna del aprendizaje automático y el análisis probabilístico.

Algunas importantes distinciones que ha recibido y conferencias que ha impartido son las siguientes: ELLIS Fellow (2024), miembro Electo del Institute of Mathematical Statistics Council (2023); conferenciante invitado en el International Congress of Mathematicians (ICM 2022); “Breiman lecturer” 2021 de la NeurIPS, principal conferencia en aprendizaje automático; “Blackwell lecturer” 2021, distinción concedida por el Institute of Mathematical Statistics; conferenciante plenario de la Foundation of Computational Mathematics en 2017, entre otras.

Además, participa o ha participado en numerosos comités editoriales de revistas principales en Aprendizaje Automático, Estadística y Probabilidades, como Electronic Journal of Probability and Electronic Communications of Probability, Mathematical Statistics and Learning, Annals of Applied Probability, Probability Theory and Related Fields o Journal of Machine Learning Research.