Data Science & Machine Learning Fellowship 2027 Cape Town – 19 octobre 2026

Contexte

Call for Applications: Climate Risk Lab Fully Funded Data Science & Machine Learning Fellowship 2027 in Cape Town – MSc and First Class Honours Graduates Invited to Apply

A funded Data Science and Machine Learning Fellowship in Cape Town is offering recent MSc, PhD and first-class Honours graduates the opportunity to apply their quantitative skills to climate science, artificial intelligence and real-world climate solutions.

The Climate Risk Lab is recruiting talented graduates with backgrounds in data science, machine learning, computer science, mathematics, statistics, econometrics, engineering, physics and related quantitative fields.

The full-time, one-year fellowship will be based in Cape Town and is expected to begin in February 2027, with the possibility of a one-year renewal based on performance. There may also be potential for the fellowship to develop into a PhD scholarship or Postdoc funding.

Applications are being accepted on a rolling basis until the position is filled, making early applications particularly important.

The Climate Risk Lab’s mission is to create breakthrough science, tools and policies that help protect people and nature from climate change.

Its research includes developing models to understand the past impacts of climate change and predict future impacts on people and nature. The Lab also works on using artificial intelligence to synthesise evidence about what works in climate solutions for human health and wellbeing.

The Data Science and Machine Learning Fellowship is designed to strengthen the Lab’s capacity to deliver this research while helping successful candidates develop their own research and data science skills.

Fellows will provide data science support to an interdisciplinary team working with climate, environmental, health and socioeconomic data.

At the same time, fellows will be encouraged to lead a project that is meaningful to them.

The fellowship offers more than technical work.

Each fellow will be paired with a senior data scientist or postdoctoral researcher who will provide mentorship throughout the position.

Fellows will also have opportunities to lead data-intensive research within the Lab and participate in working group meetings involving international collaborators and/or conferences.

This could provide valuable exposure to interdisciplinary climate research and international scientific collaboration.

This opportunity could be particularly relevant to graduates who want to combine data science, machine learning and quantitative research with climate action.

Candidates interested in climate modelling, environmental data, artificial intelligence, health impacts, socioeconomic analysis, reproducible research or large-scale spatial-temporal datasets may find the fellowship especially relevant.

It could also be a strong opportunity for graduates looking to gain professional research experience while working alongside senior researchers and international collaborators.

Missions et responsabilités

• Analyser de larges ensembles de données climatiques, environnementales, sanitaires et socio-économiques.
• Développer et appliquer des outils d’IA pour améliorer les flux de travail en science des données.
• Soutenir les autres analystes dans l’utilisation des technologies d’IA.
• Télécharger, nettoyer, traiter et optimiser de grands ensembles de données tout en contribuant à établir des pratiques de recherche reproductibles.
• Contribuer à et maintenir des dépôts Git, documenter et communiquer les flux de travail.
• Développer du code améliorant le traitement et l’analyse de grands ensembles de données spatio-temporelles.
• Utiliser potentiellement des approches de calcul parallèle pour améliorer l’efficacité computationnelle.
• Diriger ou co-diriger un projet de recherche susceptible de contribuer à une publication évaluée par des pairs, une boîte à outils ou un ensemble de données.
• Voyager à l’international si nécessaire.

Profil recherché

Le profil est particulièrement adapté aux diplômés récents dotés de solides compétences quantitatives et en programmation.

• Diplôme de Master (MSc), de doctorat (PhD) ou Honours de première classe (achevé ou en dernière année) en science des données, apprentissage automatique, informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe.
• Maîtrise des langages de programmation, de préférence Python ou R.
• Solides bases en principes de statistiques et/ou de science des données.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale.
• Expérience technique souhaitée (atouts) : packages R et Python tels que xarray, pandas, NumPy, Zarr, netCDF4, terra, tidyverse, Arrow et DuckDB.
• Expérience avec Bash, Linux, environnements de calcul haute performance, outils d’IA agentique, GitHub et grands ensembles de données spatio-temporelles.
• La structure encourage particulièrement les candidatures de groupes historiquement sous-représentés, y compris les femmes de couleur.

Conditions et avantages

• Rémunération compétitive alignée sur les taux académiques et du marché, selon l’expérience du candidat.
• Contrat à temps plein d’un an, avec possibilité de renouvellement d’un an selon les performances.
• Potentiel d’évolution vers une bourse de doctorat (PhD) ou un financement postdoctoral.
• Mentorat assuré par un data scientist senior ou un chercheur postdoctoral.
• Opportunités de participer à des réunions de groupes de travail avec des collaborateurs internationaux et/ou à des conférences.

Dossier de candidature

Les candidats doivent soumettre leurs documents sous la forme d’un unique fichier PDF comprenant :

• CV (incluant une déclaration indiquant si le candidat détient un permis de travail ou d’études valide pour l’Afrique du Sud).
• Noms, postes et adresses e-mail de deux référents professionnels (inclus dans le CV).
• Lettre de motivation expliquant l’adéquation avec la bourse.
• Relevé de notes académique.
• Liens vers des dépôts GitHub, notebooks Jupyter ou autres exemples de code écrit (le cas échéant).
• Site web personnel et/ou profil LinkedIn (le cas échéant).

Comment postuler

Les candidatures sont acceptées au fil de l’eau jusqu’à ce que le poste soit pourvu. Les premiers examens des candidats débuteront en octobre 2026, et les candidats retenus seront invités à un entretien technique. Il est fortement conseillé de postuler tôt.

Formulaire de candidature : https://forms.gle/bjVBrhMJzQDAjPNN7

Date de début souhaitée : Février 2027.

Questions concernant la bourse : Puja Pande