完成物理学本科学位后，Matt主要担任软件工程师十年。他回到研究生院学习数学，然后在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作了八年，在那里他完成了从建模到算法开发到软件支持以及最终卫星图像分析的所有工作。

里克曾经是一名纯数学家，拥有加州大学伯克利分校的博士学位。他现在更喜欢有用。Rick的应用数学专业知识包括图像处理，机器学习，压缩感知和非凸连续优化的图像碎片。

Eduardo是德克萨斯本地人和所有土地的流浪者，曾在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校学习工业工程，搬到纽约市并在德意志银行和都灵资本交易信贷5年，然后希望进行大刀阔斧的改革，完成了纽约大学城市科学与进步中心应用城市科学与信息学硕士。在纽约大学期间，他在世界上最重要的研究人员和从业者的指导下学习机器学习和深度学习。他现在正在笛卡尔那里应用这些知识。

Henry在Descartes Labs担任软件工程师。他的工作重点是建立必要的软件基础设施和网络服务，以便将笛卡尔实验室的图像转移到我们的客户手中。他拥有加州大学戴维斯分校的计算物理学位，并在那里担任研究员。

Nik喜欢在Descartes Labs平台的深层工作。在他之前的生活中，他曾在计算机视觉创业公司工作，并在Google工作，致力于大规模可扩展的后端以及浏览器内应用程序。他拥有瑞士伯尔尼大学的计算机科学硕士学位。

苏格兰人花时间让代码更快。在加入Descartes Labs之前，Scot曾在洛斯阿拉莫斯国家实验室担任科学家四年，从事大规模物理模拟，全球安全研究和神经网络研究。在Descartes Labs，他致力于使用基于云的基础架构构建HPC系统，并优化在这些系统上运行的软件。Scot拥有明尼苏达大学的计算机科学硕士学位。

Hanbyul Jo是纽约的前端工程师。Hanbyul喜欢围绕地图构建工具，以帮助人们讲述丰富的叙述。在此之前，她曾在开源地图绘图公司Mapzen工作，在那里她开发了一些工具，使Web地图更易于访问。

在塔夫茨大学学习计算机科学后，Gabe在阿拉斯加州和科罗拉多州的国家公园管理局研究噪声污染方面的生物声学家，他在Python科学计算堆栈上开发了开源库，以帮助科学家处理大型声学数据集。一路上，他还在犹他州担任滑雪巡逻员，在阿拉斯加担任攀冰指南。

Ryan在Descartes Labs的工作借鉴了他在物理，数据分析和机器学习方面的背景。在加入Descartes之前，Ryan在芝加哥大学获得博士学位，并在斯坦福大学担任宇宙学家。

Tim专注于使用云架构构建分布式系统。在加入Descartes实验室之前，Tim在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作了15年，从事深度学习，空间系统，核不扩散和反恐等问题领域的研究和开发工程师。

Caitlin在威斯康星大学完成论文后加入了笛卡尔实验室，该论文主要关注越南南部城市和农业变化的遥感。在她的博士项目期间，凯特琳通过在湄公河三角洲度过时间，收集地面真相点并与稻田农民会面，避免了中西部的冬季。她在笛卡尔的工作应用了自从她在加州大学圣巴巴拉分校获得本科学位以来一直在建设的农学，绘图和景观变化的背景。她也是一位热情的旅行者，读者和徒步旅行者。

Nathan目前在Descartes Labs的工作重点是数据规范化和数据融合。在加入公司之前，他致力于各种基于软件和硬件的遥感技术，包括计算信息提取，用于全息数据存储驱动的可调紫外激光器，以及用于LIDAR系统的Q开关微型激光器。他以前获得过博士学位。科罗拉多大学博尔德分校航空航天工程科学学位。

在过去的十年里，Mark一直致力于帮助决策者掌握伟大的科学，他继续在笛卡尔实验室创建并策划丰富的客户体验。他在德克萨斯A＆M大学学习计算机科学与工程，之后转到洛斯阿拉莫斯国家实验室担任DOE高性能计算机科学研究员。

Bob在能源和农业商品领域拥有30多年的经验，专注于数据科学，预测分析和创新技术。

在获得哈佛大学气候动力学博士学位并在国家大气研究中心工作两年后，凯伦加入了笛卡尔实验室。她的工作结合了遥感和天气信息，以最佳方式模拟和预测作物发育和陆地表面的其他变化。

Justin在北亚利桑那大学学习计算机科学，并自然地将这些技能与他之前的保护经验相结合。在USGS的职位上，他开发了用于收集和管理农业数据的网络和移动应用程序，以促进粮食安全。他继续专注于笛卡尔实验室的应用。

Elizabeth是一名电气工程师，专门从事高性能分布式应用的计算机科学家。在加入Descartes Labs之前，她是纽约时报的高级软件工程师，负责构建，扩展和优化搜索和建议系统，以及主题建模和实体提取。Elizabeth拥有哥伦比亚大学应用数学硕士学位。

Alex创建了有影响力的Web地图和动态图形用户界面，使我们的客户能够解决实际问题。Alex曾担任软件工程师20年，最近在国家基因组资源中心工作，为网络设计科学可视化。Alex于2016年获得宾夕法尼亚州立大学的地理信息系统（GIS）研究生证书，并于1994年获得新墨西哥大学语言人类学学士学位。

Dylan是一位应用数学家和环境科学家，对空间数据，环境，经济和政策的交叉感兴趣。在此之前，他曾在一系列领域工作过，包括人口生态学，计算神经科学以及最近的贝叶斯网络学习，用于因果环境分析。他在西雅图数学大学获得本科学位，并在加入笛卡尔团队之前在马里兰大学攻读地理与环境系统硕士学位。

Xander最近毕业于加州理工学院。在获得化学工程学位之前，他曾在Applied Minds（一家工程/设计公司）工作，并从事数学和生物系统模拟的研究。在Descartes Labs，Xander在软件工程，机器学习和科学建模领域工作。

杰森在笛卡尔实验室的工作运用了他在生态学，环境生物物理学和地理空间数据分析方面的背景。在加入Descartes Labs之前，Jason是威斯康星大学麦迪逊分校农学博士后研究员，并在那里获得博士学位。在环境研究。

Kornelijus Survila 

工程师

Kornelijus致力于为更广泛的人群提供大规模空间分析。在加入Descartes Labs之前，他曾在Cyber​​GIS中心与USGS和各大学合作，扩大地理空间研究范围。Kornelijus拥有伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的计算机工程学位。

路易斯在过去十年里一直在应对规模挑战。在洛斯阿拉莫斯国家实验室，他共同领导了应用性能团队，该团队帮助科学代码利用超过5亿个核心小时的年度计算时间，并与开放式科学项目合作，打破了Trinity超级计算机的新计算和模拟尺度。在此之前，路易斯研究了模拟时间尺度的问题，获得了拉夫堡大学的计算模型博士学位。他还拥有物理和计算机联合荣誉学位。

迈克过去的工作涉及广泛的学科，其重复的主题是开发和应用先进的软件和计算技术，以了解物理和虚拟世界。他曾在洛斯阿拉莫斯国家实验室担任科学家25年，还曾在Sandpiper Networks / Digital Island担任高级软件工程师。他的作品多次被认可，包括戈登贝尔奖在高性能计算方面的杰出成就。他拥有加州理工学院物理与工程与应用科学学位，并获得加州大学圣塔芭芭拉分校物理学博士学位。

Hang目前在Descartes Labs的工作重点是数据提取和规范化。在加入公司之前，他曾在爱达荷大学担任博士后研究员，并在那里获得博士学位，使用遥感，地理信息系统和建模技术研究中亚的冰冻圈和水文学。

Clark Zinzow 

克拉克最近毕业于威斯康星大学麦迪逊分校，在那里他主修计算机科学和数学。在笛卡尔实验室，他构建了功能性和反应性的Web应用程序，涉及机器学习，并且带有太多书籍。