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KoBold Metals

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2019

🤖 Inteligência Artificial

🔬 Ciência

⚡ Energia

Artificial Intelligence • Science • Energy

A KoBold Metals é uma empresa especializada em exploração mineral avançada. Investindo mais de $100 milhões anualmente em mais de 60 projetos em cinco continentes, a KoBold está na vanguarda do uso de inteligência artificial e novos hardwares para transformar a exploração mineral em uma ciência repetível. A empresa agrega dados abrangentes sobre a crosta terrestre e utiliza ferramentas de IA proprietárias, incluindo o sistema Machine Prospector®, para minimizar incertezas na exploração. A KoBold Metals é comprometida com práticas éticas de exploração e é apoiada por investidores de classe mundial dedicados a descobrir e desenvolver novos recursos de metais para baterias. Sua abordagem inovadora aproveita a IA para construir a maior coleção mundial de informações em geociências e modelar dados do subsolo estatisticamente.

Descrição

• Help develop KoBold’s proprietary software exploration tools. • Find and curate geophysical, geochemical, geologic, and geographic data and integrate it into KoBold’s proprietary data system. • Build models to make statistically valid predictions about the locations of compositional anomalies within the Earth’s crust. • Create effective visualizations for evaluating model performance and enabling rapid interaction with the underlying data and key features. • Develop and apply data processing, statistical, and physics-based techniques to geoscientific data — from computer vision to geophysical inversions — and use the results to guide our targeting efforts and inform our acquisition and exploration decisions. • Present to and collaborate with our external partners and stakeholders.

🎯 Requisitos

• An advanced degree in the physical sciences, engineering, computer science, or mathematics. • A minimum work experience of 4 years post PhD or 8 years post MS, ideally as a data scientist or data engineer. • Experience leading technical teams to apply novel scientific approaches to core business problems. • Technical skills, including extensive experience with Python’s data science packages and general software engineering practices. • Collaborative software development (git), and familiarity with software engineering best practices like unit test/integration test suites, and CICD pipelines. • Cloud computing resources. • Building predictive models, applying them to different problems, and evaluating and interpreting the results. • Data from a variety of physical systems. • Geospatial analyses and visualizations. • Broad skills in and knowledge of applied statistics and Bayesian inference. • Substantial understanding of machine learning algorithms.

🏖️ Benefícios

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