Sciences statistiques – Professeur adjoint, volet enseignement (nomination contractuelle à durée limitée)

Canada
Posted 8 Monaten ago

Université de Toronto (Campus St. George)

Lieu : Ontario
Date de publication : 2024-03-15
Annoncé jusqu’au : 2024-04-22

Date de clôture : 22/04/2024, 23 h 59 HE
Numéro de demande : 35956
Catégorie d’emploi : Faculté – Volet enseignement, nomination contractuelle à durée limitée
Faculté/Division : Faculté des arts et des sciences
Département : Département des sciences statistiques
Campus :  St. George ( centre-ville de Toronto)

Description :
Le Département des sciences statistiques de la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Toronto lance un appel à candidatures pour un maximum de trois (3) nominations contractuelles à durée limitée (CLTA) dans le domaine des sciences statistiques. Chaque nomination sera au rang de professeur adjoint, volet enseignement pour un mandat d’un an avec une date de début prévue le 1er juillet 2024.

Cette recherche s’aligne sur l’engagement de l’Université à promouvoir de manière stratégique et proactive la diversité parmi les membres de notre communauté ( Déclaration sur l’équité, la diversité et l’excellence ). Reconnaissant que les communautés noires, autochtones et autres communautés racialisées ont connu des inégalités qui se sont développées historiquement et perdurent, nous accueillons et encourageons vivement les candidats de ces communautés à postuler.

Les candidats doivent avoir obtenu un doctorat. en statistiques, biostatistiques, science des données ou dans un domaine connexe au moment de la nomination ou peu de temps après. Alternativement, les candidats doivent avoir (i) une maîtrise en statistiques, biostatistiques, science des données ou dans un domaine connexe avec (ii) au moins 18 mois d’excellente expérience d’enseignement dans un programme menant à un diplôme/établissement postsecondaire, et (iii) fait preuve d’une excellente activité professionnelle scientifique ou créative dans des domaines tels que, sans toutefois s’y limiter, des pratiques d’enseignement exemplaires, le développement d’outils logiciels pédagogiques, l’élaboration de cours ou de programmes d’études, ou l’engagement dans la recherche en statistique, biostatistique et/ou en science des données.

Les candidats doivent avoir au moins un an d’expérience dans l’enseignement de divers cours de niveau universitaire délivrant des diplômes en statistique, biostatistique ou science des données, qui incluent le calcul à l’aide de R, Python ou d’un autre langage de programmation, y compris la préparation et la prestation de cours, l’élaboration de programmes et développement de matériel/conférences en ligne. Le candidat retenu doit être prêt à enseigner des cours avancés et introductifs de premier cycle en statistiques et en science des données à des étudiants ayant une gamme de formations en mathématiques et en informatique. Une liste complète des cours peut être trouvée sur https://artsci.calendar.utoronto.ca/section/Statistical-Sciences.

Les candidats doivent avoir un dossier d’excellence démontré dans l’enseignement de la statistique, de la biostatistique ou de la science des données, y compris la préparation de cours et la prestation de supports de cours, d’activités et d’évaluations innovants avec un engagement démontré envers la croissance pédagogique. Une expérience d’enseignement dans de grandes classes est considérée comme un atout. De plus, les candidats doivent posséder un engagement démontré envers une excellente recherche pédagogique et un intérêt démontré pour les activités scientifiques liées à l’enseignement. Nous recherchons des candidats dont les intérêts pédagogiques complètent et renforcent nos atouts départementaux existants en sciences statistiques .

Des preuves d’excellence dans l’enseignement et un engagement envers la recherche pédagogique peuvent être démontrées par des réalisations pédagogiques, des prix et distinctions, des présentations lors de conférences importantes, le dossier pédagogique soumis dans le cadre de la candidature comprenant une déclaration pédagogique solide, des exemples de programmes et de matériel de cours, et l’enseignement. évaluations, ainsi que des lettres de référence solides de la part d’arbitres de haut niveau.

Les candidats doivent également démontrer leur engagement en faveur de l’équité, de la diversité, de l’inclusion et de la promotion d’un environnement d’apprentissage et de travail respectueux et collégial, démontré dans les documents de candidature.

Le salaire sera proportionné aux qualifications et à l’expérience.

Tous les candidats qualifiés sont invités à postuler en ligne sur Academic Jobs Online, https://academicjobsonline.org/ajo/jobs/27350 et doivent soumettre une lettre de motivation ; un curriculum vitae à jour ; et un dossier pédagogique complet comprenant une déclaration pédagogique, des exemples de programmes et de supports de cours, ainsi que des évaluations pédagogiques. L’équité et la diversité sont essentielles à l’excellence académique. Nous recherchons des candidats qui valorisent la diversité et dont l’enseignement et le service témoignent de notre engagement envers l’équité. Les candidats doivent donc soumettre une déclaration de 1 à 2 pages de contributions à l’équité et à la diversité, qui pourrait couvrir des sujets tels que (mais sans s’y limiter) : un enseignement mettant l’accent sur les communautés sous-représentées, le développement de pédagogies inclusives ou le mentorat des étudiants. issus de groupes sous-représentés.

Les candidats doivent également faire en sorte que trois lettres de référence récentes ( sur papier à en-tête, datées et signées ) soient téléchargées via Academic Jobs Online directement par les rédacteurs avant la date de clôture. Au moins une lettre de référence doit porter principalement sur l’enseignement du candidat.

Tous les documents de candidature, y compris les lettres de référence récentes signées, doivent être reçus avant le 25 avril 2024.

Pour plus d’informations sur le Département des sciences statistiques, veuillez visiter notre site Web à https://www.statistics.utoronto.ca ou contacter Katrina Mintis à katrina.mintis@utoronto.ca .

Tous les candidats qualifiés sont encouragés à postuler ; cependant, les Canadiens et les résidents permanents auront la priorité.

Déclaration sur la diversité
L’Université de Toronto adhère à la diversité et construit une culture d’appartenance qui augmente notre capacité à aborder et à servir efficacement les intérêts de notre communauté mondiale. Nous encourageons fortement les candidatures des peuples autochtones, des personnes noires et racialisées, des femmes, des personnes handicapées et des personnes d’identités sexuelles et de genre diverses. Nous apprécions les candidats qui ont démontré un engagement envers l’équité, la diversité et l’inclusion et reconnaissons que la diversité des perspectives, des expériences et des expertises sont essentielles au renforcement de notre mission académique.

Déclaration d’accessibilité
L’Université s’efforce d’être une communauté équitable et inclusive et cherche de manière proactive à accroître la diversité parmi les membres de sa communauté. Nos valeurs en matière d’équité et de diversité sont liées à notre engagement inébranlable envers l’excellence dans la poursuite de notre mission académique.

L’Université s’engage à respecter les principes de la Loi sur l’accessibilité pour les personnes handicapées de l’Ontario (LAPHO). À ce titre, nous nous efforçons de rendre nos processus de recrutement, d’évaluation et de sélection aussi accessibles que possible et de fournir les aménagements nécessaires aux candidats handicapés.

Si vous avez besoin d’aménagements à tout moment pendant le processus de candidature et d’embauche, veuillez contacter uoft.careers@utoronto.ca .

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Job Features

Job CategoryEnseignement et recherche scientifique

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