户将，现为加州大学伯克利分校博士后。2020年博士毕业于北京大学，导师是文再文教授；2021年至2022年在香港中文大学做博士后研究；2022年3月至2024年5月在哈佛医学院和麻省总医院做博士后研究。他的主要研究兴趣包括光滑和非光滑优化，分布式优化和联邦学习，以及在机器学习和信号处理中的应用。目前在SIAM 系列、JMLR、IEEE TSP等杂志发表多篇文章，出版教材《最优化：建模、算法与理论》，《最优化计算方法》。他的论文获得IEEE 信号处理旗舰会议ICASSP 2024 最佳论文奖。