<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=us-ascii"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Georgia;
        panose-1:2 4 5 2 5 4 5 2 3 3;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
p.MsoBodyText, li.MsoBodyText, div.MsoBodyText
        {mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Body Text Char";
        margin-top:6.0pt;
        margin-right:0in;
        margin-bottom:6.0pt;
        margin-left:0in;
        line-height:14.0pt;
        mso-line-height-rule:exactly;
        font-size:10.0pt;
        font-family:"Arial",sans-serif;
        mso-fareast-language:EN-AU;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:#954F72;
        text-decoration:underline;}
span.EmailStyle17
        {mso-style-type:personal-compose;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        color:windowtext;}
span.BodyTextChar
        {mso-style-name:"Body Text Char";
        mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Body Text";
        font-family:"Arial",sans-serif;
        mso-fareast-language:EN-AU;}
p.PositionSummary, li.PositionSummary, div.PositionSummary
        {mso-style-name:"Position Summary";
        margin-top:6.0pt;
        margin-right:0in;
        margin-bottom:6.0pt;
        margin-left:0in;
        font-size:16.0pt;
        font-family:"Georgia",serif;
        color:#003366;
        mso-fareast-language:EN-AU;
        font-weight:bold;
        font-style:italic;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]--></head><body lang=EN-US link="#0563C1" vlink="#954F72"><div class=WordSection1><p class=PositionSummary><span lang=EN-AU>Position Summary<o:p></o:p></span></p><p class=MsoBodyText><span lang=EN-AU>This is a three-year postdoctoral position focused on using observations and data assimilation to improve model simulations of high impact weather and climate extremes. We seek a highly motivated and qualified candidate with a PhD in Physics, Applied Mathematics, Meteorology, Oceanography, Statistics or another relevant field. The successful candidate’s post-doctoral research will focus on creating new and innovative data assimilation algorithms for discovering model trajectories that closely track observations in the presence of multi-scale, non-linear and non-Gaussian uncertainties such as those associated with observations and forecasts of clouds, precipitation, aerosols, soil moisture, ice, or ocean colour. The ideal candidate would have research experience with one or more data assimilation algorithms such as 4DVar, the Ensemble Kalman Filter, the Particle Filter or the Monte Carlo Markov Chain. Expertise in any of these areas and/or in advanced methods for deriving the gradient of model forecasts of observations with respect to model initial conditions and/or parameters will increase a candidate’s chances of being selected for this position. <o:p></o:p></span></p><p class=MsoBodyText><span lang=EN-AU>This position is physically located within The University of Melbourne’s School of Earth Sciences and part of a major national initiative – the ARC Centre of Excellence for Climate Extremes (CLEX). The successful appointee will join one of the CLEX research programs and will enjoy active national and international collaborations with other research staff and students affiliated with the program and Centre. Candidates seeking flexible or part-time work arrangements are encouraged to apply.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoBodyText><span lang=EN-AU>For further details see the attached document. For instructions on how to apply and other details go to<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><a href="http://jobs.unimelb.edu.au/caw/en/job/897415/research-fellow-in-data-assimilation">http://jobs.unimelb.edu.au/caw/en/job/897415/research-fellow-in-data-assimilation</a><o:p></o:p></p><p class=MsoBodyText><span lang=EN-AU>The successful candidate will be supervised by Prof. Craig Bishop and other CLEX scientists.  Please distribute this email to all who might be interested and please direct questions about the position to <a href="mailto:craig.bishop@unimelb.edu.au">craig.bishop@unimelb.edu.au</a><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><b><o:p> </o:p></b></p></div></body></html>