<div dir="ltr"><div><a href="https://academic.careers.columbia.edu/#!/189740">https://academic.careers.columbia.edu/#!/189740</a></div><div><br></div><div><div class="gmail-post-title gmail-col-md-12" id="gmail-cu-faculty-search-post-title" tabindex="-1" style="box-sizing:border-box;min-height:1px;padding-right:15px;padding-left:15px;float:left;width:1170px;margin:0px 0px 30px;color:rgb(85,85,85);font-family:proxima-nova,sans-serif;font-size:18px"><h1 class="gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box;margin:40px 0px 0px;font-size:2.8em;font-family:inherit;line-height:1.1">Associate Research Scientist</h1><div class="gmail-post-id gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box">#189740</div></div><div class="gmail-post gmail-col-md-8" style="box-sizing:border-box;min-height:1px;padding-right:15px;padding-left:15px;float:left;width:780px;color:rgb(85,85,85);font-family:proxima-nova,sans-serif;font-size:18px"><div class="gmail-post-description gmail-ng-scope" style="box-sizing:border-box"><h2 style="box-sizing:border-box;font-family:inherit;font-weight:500;line-height:1.22em;margin-top:20px;margin-bottom:20px;font-size:1.4em">Description</h2><div class="gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box"><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">The Center for Climate Systems Research (CCSR) in the Columbia Climate School invites applications for an Associate Research Scientist (ARS) in cloud microphysics modeling. We seek a highly motivated scientist with a strong background in atmospheric science and a demonstrated record of research contributions to cloud and precipitation processes. This position is closely aligned with CCSR’s strategic focus on Earth System Intelligence: using AI-driven climate modeling, NASA satellite observations, and Earth system models to reduce uncertainty in the representation of key climate processes.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Warm clouds play a central role in Earth’s radiation budget and water cycle, yet they remain poorly understood and challenging to simulate. Clouds are also a central source of uncertainty in climate projections, making improved cloud microphysics essential to CCSR’s broader goal of advancing next-generation models of clouds and atmospheric processes, from process-scale understanding to global Earth system applications. A key reason is that cloud and precipitation processes span a vast range of scales, from the microphysics of individual particles to the planetary-scale dynamics of Earth’s general circulation. The ARS will address two fundamental challenges that arise from this complexity: how to tractably represent the population statistics of cloud and precipitation particles in models and how microphysical processes couple to macroscale cloud properties and evolution, including precipitation initiation.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">The successful candidate will develop and evaluate microphysics parameterizations using a hierarchy of model frameworks, from high-resolution process models to global ESM simulations, guided by observational data from field campaigns and satellite platforms. This work will connect directly to CCSR’s dual advantage at the intersection of NASA’s Goddard Institute for Space Studies and the Columbia Climate School by integrating space-based Earth observations, process-level modeling, the NASA GISS ModelE Earth system model, and real-world validation. Among other methods, the ARS will apply machine learning and Bayesian statistics to develop improved parameterizations and systematically distinguish structural from parametric uncertainty in model representations of cloud processes.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">The ARS will collaborate with partners at NASA GISS and contribute to CCSR’s mission to advance climate modeling and actionable Earth system understanding.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Responsibilities</span></p><ul style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:10px"><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Design and execute research using a hierarchy of atmospheric and microphysical models to evaluate and improve warm cloud microphysics parameterizations across scales.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Use remote sensing, field campaign, and satellite observations to constrain and evaluate model structural assumptions.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Contribute to CCSR’s Earth System Intelligence research area by improving the representation of cloud and precipitation processes in next-generation climate and Earth system models, including connections to NASA satellite observations and the NASA GISS ModelE framework.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Publish research findings in peer-reviewed journals and present at national and international scientific conferences.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Contribute to the preparation of competitive grant proposals to federal funding agencies and applications for HPC allocations.</span></li></ul></div></div><div class="gmail-post-qualifications gmail-ng-scope" style="box-sizing:border-box"><h2 style="box-sizing:border-box;font-family:inherit;font-weight:500;line-height:1.22em;margin-top:20px;margin-bottom:20px;font-size:1.4em">Qualifications</h2><div class="gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box"><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Minimum Qualifications</span></p><ul style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:10px"><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Ph.D. in Atmospheric Science, Earth Science, Applied Mathematics, Physics, or a closely related field.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Proficiency in Fortran and at least one scientific analysis language, e.g., Python, Julia, MATLAB.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Demonstrated experience with numerical modeling.</span></li></ul><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Preferred Qualifications</span></p><ul style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:10px"><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Postdoctoral research experience in atmospheric or Earth science.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Experience with atmospheric models such as Large Eddy Simulations (LES) and/or Earth System Models (ESMs).</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Experience modeling microphysical processes, especially with Lagrangian, particle-based approaches, and/or experience working with cloud observational data, especially radar spectra.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Experience running and analyzing simulations on high-performance computing (HPC) platforms.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Familiarity with Bayesian statistical methods or parameter estimation applied to complex models.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Experience with scientific machine learning.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">A track record of contributing to successful federal grant proposals.</span></li><li style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box">Interest in contributing to CCSR’s broader research mission at the intersection of AI-driven climate modeling, NASA Earth observations, and Earth system model development.</span></li></ul><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">The search will remain open for at least 30 days after the ad appears and will continue until the position is filled.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Appointments are made on a fiscal year basis and are eligible for renewal each July 1, contingent upon performance and funding.</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"> </p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box">Columbia University benefits accompany this Officer of Research appointment.</span></p></div></div><div class="gmail-post-application-instructions gmail-ng-scope" style="box-sizing:border-box"><h2 style="box-sizing:border-box;font-family:inherit;font-weight:500;line-height:1.22em;margin-top:20px;margin-bottom:20px;font-size:1.4em">Application Instructions</h2><div class="gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box"><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px">We accept online applications only </p></div></div><div class="gmail-post-eeo-statement gmail-ng-scope" style="box-sizing:border-box"><h2 style="box-sizing:border-box;font-family:inherit;font-weight:500;line-height:1.22em;margin-top:20px;margin-bottom:20px;font-size:1.4em">Equal Employment Opportunity Statement</h2><div class="gmail-ng-binding" style="box-sizing:border-box"><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px">Columbia University is an Equal Opportunity Employer / Disability / Veteran</p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px"><span style="box-sizing:border-box;font-weight:600">Pay Transparency Disclosure</span></p><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 20px">The salary of the finalist selected for this role will be set based on a variety of factors, including but not limited to departmental budgets, qualifications, experience, education, licenses, specialty, and training.  The above hiring range represents the University’s good faith and reasonable estimate of the range of possible compensation at the time of posting.</p></div></div></div></div></div>