Arjun Balakrishnan 从数据工作进入扑克领域。他职业生涯的早期花费在构建和验证行业统计模型上，在这个过程中他养成了一个习惯，这个习惯影响着他在这里写的一切：在相信模型的输出之前，先理解它被允许做出的假设。
他现在全职研究求解器方案，他的工作主要是方法论性质的。下注尺度树和面板子集如何改变解决方案。求解器输出中有多少能够简化为人类在牌桌上实际可以执行的东西。两个求解器给定同一个局面时意见不一致的地方在哪，以及为什么。ICM 模型在将筹码转换为现金时真正声称了什么。他运行大量的模拟批次，报告汇总数据说明了什么，包括汇总数据无聊的时候。
Balakrishnan 打牌，但不认为自己是个强手，从不用自己的成绩作为论证。他的立场是，求解器输出是关于游戏的证据，而不是牌桌上的指导：它假设了一个不存在的对手，有趣的工作在于决定在面对真实对手时应该在多大程度上偏离它。他对那些把单次求解器运行当作既定事实的内容持批评态度，他宁愿说一个问题目前还没有答案，也不愿生成一个自信的数字。
