<html 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=utf-8">
<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:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:"\@DengXian";
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0in;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:10.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style>
</head>
<body lang="EN-US" link="#0563C1" vlink="#954F72" style="word-wrap:break-word">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal" style="background:white;vertical-align:baseline"><b><span style="font-size:12.0pt;color:#333333">Postdoctoral Research Associate - Deep Convective Clouds<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="background:white;vertical-align:baseline"><b><span style="font-size:12.0pt;color:#333333">Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="background:white;vertical-align:baseline"><b><span style="font-size:12.0pt;color:#333333">Richland, WA, USA<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span style="color:#333333;background:white"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="color:#333333;background:white">Responsibilities<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span style="color:#333333">PNNL</span><span style="color:#333333;background:white"> is recruiting a postdoctoral research associate to conduct research aimed at improving understanding of physical processes that govern the evolution of
 deep convective cloud populations. This work may include research in the growth of shallow cumulus into deep convection, upscale growth and organization of individual clouds into mesoscale systems, and/or predictability and parameterization of cloud populations
 and precipitation. Working with PNNL scientists, the candidate will investigate how near-cloud and large-scale convective environments, topography, interactions among neighboring clouds, and aerosols affect the evolution of deep convective cloud macrophysical
 and microphysical properties. The successful candidate will examine comprehensive data sets collected by DOE ARM field campaigns and routine observing networks, as well as convection-permitting and large-eddy simulation ensembles. Analysis techniques will
 involve automated convection and environmental feature tracking, and potentially other novel analysis techniques such as machine learning.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="color:#333333;background:white"><o:p> </o:p></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><b><span style="color:#333333">Minimum Qualifications<o:p></o:p></span></b></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333">Candidates must have received a PhD within the past five years (60 months) or within the next 8 months from an accredited college or university.<b><o:p></o:p></b></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><b><span style="color:#333333">Preferred Qualifications<o:p></o:p></span></b></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333">The position is for two years and renewable for a third year contingent upon performance and availability of funding. A Ph.D. in Atmospheric Science or related subjects is required. Familiarity
 with a variety of observational datasets from various platforms (e.g., radar, satellite, soundings), experience performing and analyzing convection-resolving model simulations (e.g., WRF, cloud-scale LES), and a strong understanding of deep convective cloud
 processes and their relationships with the environment is desirable. Experience with programming packages such as Python or Matlab for performing data analyses is essential. Experience with modification and evaluation of microphysics parameterizations is also
 useful.<b><o:p></o:p></b></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333"><o:p> </o:p></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333">The candidate will work with several scientists including Drs. Zhe Feng, James Marquis, Samson Hagos, and Adam Varble as part of a large, collaborative project covering a range of research related
 to cloud processes, land-atmosphere interactions, and aerosol processes.<o:p></o:p></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:12.0pt">For more information, additional requirements, and to apply, please visit
<a href="https://careers.pnnl.gov/jobs/3183?lang=en-us">https://careers.pnnl.gov/jobs/3183?lang=en-us</a>.</span></b><span style="font-size:12.0pt">
<o:p></o:p></span></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b>About PNNL<o:p></o:p></b></p>
<p style="margin:0in;background:white"><span style="color:#333333">PNNL is a world-class research institution powered by a highly educated, diverse workforce committed to the values of Integrity, Creativity, Collaboration, Impact, and Courage. Every year, scores
 of dynamic, driven people come to PNNL to work with renowned researchers on meaningful science, innovations and outcomes for the U.S. Department of Energy and other sponsors. For more information on PNNL atmospheric science research, please visit:
<a href="https://www.pnnl.gov/atmospheric-science">https://www.pnnl.gov/atmospheric-science</a>. At PNNL, you will find an exciting research environment and excellent benefits including health insurance, flexible work schedules and telework options. PNNL is
 located in eastern Washington State—the dry side of Washington known for its stellar outdoor recreation and affordable cost of living. The Lab’s campus is only a 45-minute flight (or ~3-hour drive) from Seattle or Portland, and is serviced by the convenient
 PSC airport, connected to 8 major hubs.<o:p></o:p></span></p>
</div>
</body>
</html>