Part-time Lecturer, Causal Inference

NYU Paris is seeking a part-time lecturer to teach an expected undergraduate course in Data Science, Causal Inference. The course is held at NYU academic center in Paris and is offered to undergraduate students.

Language of instruction: English

Teaching commences in January 2026; courses meet for 2.5 hours per week for a 14.5 week term.Lecturers will be expected to teach an additional recitation session for 1.5 hours per week. Instructors should be prepared to teach in-person and simultaneously to be prepared for remote instruction should circumstances require it. NYU uses Zoom as its primary platform for remote instruction.

Causal Inference

Prerequisite: Intro to Data Science

Teaches the fundamentals of how to reason about causality and make causal determinations using empirical data. Introduces the counterfactual framework of causal inference and then considers a variety of approaches, starting with the most basic experimental designs to more complex observational methods, for making inferences about causal relationships from the data. Addresses questions about data generation and interpretation and provides hands-on implementation of causal inference techniques with real data sets. Problem sets will contain a mixture of both theoretical and applied questions in order to reinforce key concepts. Examines theoretical concepts and their applications; uses R or Python programming language.  

About NYU and NYU Paris

Founded in 1831, New York University is the largest private university in the United States. The University has degree-granting campuses in New York, Abu Dhabi, and Shanghai and operates 11 global academic centers and research programs in more than 25 countries. NYU Paris is one of 11 study away academic centers in NYU's global network. Students at NYU Paris participate in an immersive study away program while earning credits towards their degree. To learn more, please visit NYU Paris.

Description du poste de travail

NYU Paris est à la recherche d'un enseignant  à temps partiel pour enseigner le cours anticipé de premier cycle en Data Science: Causal Inference

Langue d'enseignement: Anglais

L'enseignement commence en janvier 2026 ; les cours se déroulent à raison de 2,5 heures par semaine pour un trimestre de 14,5 semaines. L'enseignant enseignera également un TD à raison de 1,5 heure par semaine. Les instructeurs doivent être prêts à enseigner en personne et simultanément à être prêts à enseigner à distance si les circonstances l'exigent. NYU utilise Zoom comme plateforme principale pour l'enseignement à distance.

Causal Inference

Prérequis: Intro to Data Science

Le cours traite les principes fondamentaux du raisonnement sur la causalité et des déterminations causales à l'aide de données empiriques. Il commence avec le cadre contrefactuel de l'inférence causale, puis passe à l'exploration d'une variété d'approches, en commençant par les plans expérimentaux les plus basiques jusqu'aux méthodes d'observation plus complexes, pour faire des inférences sur les relations causales à partir des données. Il aborde les questions relatives à la génération et à l'interprétation des données et propose une mise en œuvre pratique des techniques d'inférence causale avec des ensembles de données réelles. Les ensembles de problèmes contiendront un mélange de questions théoriques et appliquées afin de renforcer les concepts clés.Examine les concepts théoriques et leurs applications; utilise le langage de programmation R ou Python.

Sur NYU et NYU Paris

Fondée en 1831, l'université de New York (NYU) est la plus grande université privée aux Etats Unis. L'université dispose des campus délivrant des diplômes à New York, Abu Dhabi et Shanghai et gère 11 centres universitaires et programmes de recherche dans plus de 25 pays. NYU Paris est l'un des 11 centres académiques à l'étranger du réseau global NYU. Les étudiants de NYU Paris participent à un programme d'études immersives tout en obtenant des crédits pour leur diplôme. Pour en savoir plus sur NYU Paris, veuillez visiter le site Web à l'adresse 

Candidates must have a Ph.D. in Data Science or a related field, and two to three years relevant teaching experience.

The appointed person will have full responsibility for teaching and coordinating the course. The course is taught to a small group and is offered to undergraduate students, mostly in their second or third year of study. All students are NYU students enrolled in NYU degrees in New York, Abu Dhabi or Shanghai who come to study at NYU Paris for one semester. Classes take place at our Academic Centre in Paris.

Candidates must be eligible to work in France.

Qualifications d'instructeur

Les candidats doivent avoir un doctorat en Sciences des données ou une domaine proche, et deux à trois années d'expérience pertinente en enseignement.

La personne nommée aura l'entière responsabilité d'enseigner et de coordonner le cours.  Le cours est enseigné a un petit groupe et est offert aux étudiants de premier cycle, pour la plupart dans leur deuxième ou troisième année d'études. Les étudiants sont en premier cycle et viennent des campus de NYU à New York, Shanghai et Abu Dhabi afin d'étudier à NYUParis pour un semestre. Le cours a lieu dans notre centre académique à Paris.

Les candidats doivent être éligibles pour travailler en France.