Bourse Fellowship en Data Science et Machine Learning - Master, Doctorat et Honours
Le Climate Risk Lab propose un fellowship d'un an à temps plein au Cap pour des diplômés quantitatifs souhaitant appliquer la science des données et l'apprentissage automatique à la recherche sur le climat. Le financement est compétitif avec les tarifs académiques et du marché, avec possibilité de renouvellement et de transition vers un doctorat ou un postdoctorat.
Le Climate Risk Lab recrute des diplômés récents titulaires d'un MSc, d'un PhD ou d'un Honours de première classe pour un fellowship d'un an à temps plein basé au Cap, débutant en février 2027. Les fellows travailleront sur des projets mêlant science du climat, intelligence artificielle et données environnementales, sanitaires et socioéconomiques.
Le programme vise à renforcer la capacité de recherche du laboratoire tout en permettant aux fellows de développer leurs compétences en science des données et en recherche. Chaque fellow sera encadré par un scientifique senior ou un chercheur postdoctoral et pourra diriger ou co-diriger un projet susceptible de mener à une publication, à un outil ou à un jeu de données. Une participation à des réunions de travail internationales et à des conférences est possible, avec des déplacements internationaux ponctuels.
Les candidats doivent posséder de solides compétences quantitatives et en programmation (Python ou R de préférence), une base en statistiques ou science des données, et d'excellentes capacités de communication écrite et orale. Le laboratoire encourage particulièrement les candidatures de groupes historiquement sous-représentés, notamment les femmes racisées.
Conditions d'éligibilité
- Niveaux d'études
- Master, Doctorat, Post-doctorat
- Domaines d'études
- Informatique, Économie, Ingénierie, Environnement & développement durable, Mathématiques, Physique, Biologie & sciences de la vie, Sciences de la mer & halieutique
- Pays d'accueil
- 🇿🇦 Afrique du Sud
- Nationalités éligibles
- Toutes nationalités
- Langue du dossier
- Anglais
Documents requis
- CV
- lettre de motivation
- relevé de notes
- contacts de deux référents
- liens vers code (GitHub, notebooks)
- site personnel ou LinkedIn (optionnel)
Ce que couvre la bourse
Le fellowship offre une rémunération compétitive par rapport aux taux académiques et du marché, dont le niveau final dépend de l'expérience du candidat. Le poste est à temps plein pour un an, renouvelable une année selon les performances. Il existe également une possibilité de transition vers un financement de doctorat ou de postdoctorat. Les fellows bénéficient d'un mentorat par un scientifique senior ou un postdoctorant, d'opportunités de recherche interdisciplinaire et de collaboration internationale.
Comment candidater
Les candidatures se font via le formulaire en ligne indiqué (https://forms.gle/bjVBrhMJzQDAjPNN7) et doivent être soumises en un seul fichier PDF comprenant : un CV avec une mention indiquant si le candidat détient un permis de travail ou d'études sud-africain valide ; les noms, postes et adresses e-mail de deux référents professionnels dans le CV ; une lettre de motivation expliquant l'adéquation au fellowship ; un relevé de notes académique ; des liens vers des dépôts GitHub, notebooks Jupyter ou exemples de code écrit, si disponibles ; un site personnel et/ou un profil LinkedIn, si disponibles. Les candidatures sont évaluées au fil de l'eau jusqu'à pourvoi du poste, avec un début des examens en octobre 2026.
Questions fréquentes
Quel est le montant de la bourse Bourse Fellowship en Data Science et Machine Learning - Master, Doctorat et Honours ?
Le montant exact dépend du profil du candidat et de l'établissement d'accueil - consultez la page officielle pour le détail.
Qui peut candidater à la bourse Bourse Fellowship en Data Science et Machine Learning - Master, Doctorat et Honours ?
Cette bourse s'adresse aux étudiants de niveau Master, Doctorat, Post-doctorat. Elle est ouverte à toutes les nationalités.
Quelle est la date limite pour candidater à la bourse Bourse Fellowship en Data Science et Machine Learning - Master, Doctorat et Honours ?
Les candidatures sont étudiées au fil de l'eau, sans date limite fixe.