Chargé de cours, ECSE 552 (Hiver 2026)
About the role
Veuillez référer au guide
Comment postuler à un emploi (pour les candidats externes)
pour obtenir des instructions sur la façon de postuler.
Si vous êtes un employé actif de McGill (c.-à-d. actuellement dans un contrat ou un poste actif à l'Université McGill), ne postulez pas via ce site de carrière. Connectez-vous à votre compte McGill Workday et postulez à cette affichage en utilisant le rapport Find Jobs (tapez Find Jobs dans la barre de recherche).
Unité de recrutement : Département de génie électrique et informatique
Durée : Hiver 2026
Code matière du cours : ECSE 552
Titre du cours : Deep Learning
Crédits du cours : 4 crédits
Lieu : ENGMD 279
Horaire : lundi et mercredi : 8 h 35 - 9 h 55
Salaire : 11 479 $
Ce cours n'est pas enseigné en équipe.
Qualifications requises pour enseigner :
Formation : au minimum un doctorat en génie électrique, informatique ou logiciel.
Expérience : au minimum trois ans d'expérience dans l'enseignement du génie électrique, informatique ou logiciel.
Autre(s) condition(s) de qualification : Avant le début du semestre, le candidat retenu doit rencontrer le président associé (académique) et présenter le plan de cours pour approbation. Permis d'exercice de la profession d'ingénieur au Canada (p. ex. membre de l'Ordre des ingénieurs du Québec ou de l'Ordre des ingénieurs de l'Ontario). Expérience en recherche, en enseignement et/ou en pratique dans les domaines de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. Connaissance avérée de l'anglais parlé et écrit.
Période d'affectation : 1 octobre - 15 octobre 2025
Date limite de dépôt des candidatures : 15 octobre à 23 h 59
Unité d’embauche :
Department of Electrical & Computer Engineering
Titre du cours :
Deep Learning
Code de sujet :
ECSE 552 001,002,005
Lieu:
ENGMD 279
Horaire:
Monday and Wednesday: 8:35 am - 9:55 am
Date limite pour postuler :
2025-10-15
L’Université McGill recrute sur la base du mérite et s’est fermement engagée à promouvoir et instaurer l’équité et la diversité au sein de sa communauté. Nous accueillons favorablement les demandes d’emploi des personnes racisées et de minorités visibles, des femmes, des personnes autochtones, des personnes handicapées, des minorités ethniques, des personnes de toute orientation et identité sexuelles, ainsi que toute personne possédant les aptitudes et les connaissances lui permettant de travailler en collaboration avec diverses communautés. L’Université McGill met en œuvre un programme d’équité en matière d’emploi et invite les membres des groupes visés à indiquer leur appartenance à ces derniers dans leur dossier de candidature. Les personnes handicapées qui pourraient avoir besoin d’accommodements à n’importe quelle étape du processus de candidature sont invitées à communiquer en toute confidentialité,
accessibilityrequest.hr@mcgill.ca
.
About McGill University
McGill University is one of Canada's best-known institutions of higher learning and one of the leading universities in the world. With students coming to McGill from some 150 countries, our student body is the most internationally diverse of any research-intensive university in the country. McGill was founded in 1821 thanks to a generous bequest by James McGill, and since then, we've grown from a small college to a bustling university with three campuses, 11 faculties, some 300 programs of study, and more than 37,500 students. The University also partners with four affiliated teaching hospitals to graduate over 1,000 health care professionals each year.
The goal of McGill University's social media platforms is to strengthen our community, which includes students, faculty, and alumni. The aim is to provide information on events, campus news and promote networking.
McGill University fosters freedom of expression, while valuing respect and collegiality. We encourage respectful dialogue and reserve the right to remove the following: Comments deemed offensive, vulgar or profane; comments off-topic and/or unrelated to posted content; content that infringes on an individual's privacy or copyright.
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Durée : Hiver 2026
Code matière du cours : ECSE 552
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Crédits du cours : 4 crédits
Lieu : ENGMD 279
Horaire : lundi et mercredi : 8 h 35 - 9 h 55
Salaire : 11 479 $
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Qualifications requises pour enseigner :
Formation : au minimum un doctorat en génie électrique, informatique ou logiciel.
Expérience : au minimum trois ans d'expérience dans l'enseignement du génie électrique, informatique ou logiciel.
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Période d'affectation : 1 octobre - 15 octobre 2025
Date limite de dépôt des candidatures : 15 octobre à 23 h 59
Unité d’embauche :
Department of Electrical & Computer Engineering
Titre du cours :
Deep Learning
Code de sujet :
ECSE 552 001,002,005
Lieu:
ENGMD 279
Horaire:
Monday and Wednesday: 8:35 am - 9:55 am
Date limite pour postuler :
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