<div dir="ltr">Dear ESWN,<br><br>We are seeking a postdoctoral researcher to develop AI-enabled approaches for evaluating and optimizing cloud seeding, including whether it could alter precipitation and conditions associated with wildfire risk in the Western United States. The researcher will conduct aerosol-perturbation experiments in three-dimensional large-eddy simulations and develop machine-learning approaches—including generative optimization, reinforcement learning, and reduced-order modeling—to identify effective seeding strategies.<br><br>Applicants should have experience in atmospheric science, cloud microphysics, numerical modeling, machine learning, or a closely related field. Experience with large-eddy simulations, particle- or bin-based microphysics, Python, and high-performance computing is particularly desirable. The position offers opportunities to contribute to interdisciplinary research at the intersection of atmospheric modeling, scientific machine learning, precipitation formation, and weather modification. The postdoctoral researcher will be based at Columbia University in the Dept. of Earth and Environmental Engineering and will be co-advised by Dr. Kara Lamb and Prof. Pierre Gentine.<div><br></div><div>To apply or request additional information, please send a CV and cover letter to <a href="mailto:kl3231@columbia.edu">kl3231@columbia.edu</a>.</div><div><br></div><div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Dr. Kara D. Lamb</div><div dir="ltr">Associate Research Scientist, Department of Earth and Environmental Engineering</div><div>Adjunct Assistant Professor, Climate School</div><div dir="ltr"><div>Columbia University</div><div><a href="https://kdlamb.github.io" target="_blank">https://kdlamb.github.io</a><br></div></div></div></div></div></div>