Lehrbeauftragte:r "MLOps and Continuous Monitoring"

Masterstudiengang "Data Science and Artificial Intelligence" in Graz
KN 516 26 005

• Ausmaß:
  
  1,5 SWS
• Unterrichtssprache:
  
  Englisch
• Lehrauftragsbeginn:
  
  Oktober 2026

Beschreibung der Lehrveranstaltung:

Die Lehrveranstaltung wird im 3. Semester des Masterstudiengangs "Data Science and Artificial Intelligence" in der Vertiefung "Industrial Data Science and AI-based Optimisation" angeboten und als ILV (Integrierte Lehrveranstaltung, Vorlesung mit Übung) durchgeführt.

Nachfolgende Inhalte sollen den Studierenden im Zuge der Lehrveranstaltung vermittelt werden:

• Anwendung von Technologie-Stacks und Werkzeugen im Bereich MLOps und DevOps sowie Analyse von Use Cases und Implementierung geeigneter Pipeline-Architekturen
• Durchführung von Training und Optimierung von Modellen im Lifecycle von Machine Learning
• Sicherstellung der Nachverfolgbarkeit modellbezogener Experimente sowie Durchführung von Validierung und Qualitätssicherung von Modellen
• Konzeption von CI/CD-Monitoring und Applikations-Monitoring sowie Integration in den laufenden Betrieb
• Operativer Betrieb von Machine-Learning-Modellen einschließlich automatisiertem Training und Deployment
• Laufende Evaluierung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Pipelines

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, dass die Studierenden Methoden und Werkzeuge aus den Bereichen MLOps, DevOps und Continuous Monitoring verstehen und anwenden können, um Machine-Learning-Modelle und -Pipelines im operativen Betrieb zu überwachen, zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Anforderungen:

Gesucht wird eine Person mit abgeschlossenem Studium (idealerweise Doktorat) in einem einschlägigen Fachgebiet, die idealerweise über mehrjährige Lehrerfahrung - vorzugsweise an Fachhochschulen und/oder Universitäten - verfügt. Aufgrund der englischen Unterrichtssprache werden sehr gute Englischkenntnisse vorausgesetzt.

Rahmenbedingungen:

Bei dem Lehrauftrag handelt es sich um eine ILV (Integrierte Lehrveranstaltung, Vorlesung mit Übung).

Ausmaß: 1,5 SWS

Unterrichtssprache: Englisch

Lehrauftragsbeginn: Oktober 2026

Ihre Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen laden Sie bitte bis zum 7. April 2026 hier hoch:

Visiting Lecturer "MLOps and Continuous Monitoring"
Master's degree programme "Data Science and Artificial Intelligence" in Graz
KN 516 26 005

Course description:

The course is offered in the 3rd semester of the Master's degree programme "Data Science and Artificial Intelligence" within the specialisation "Industrial Data Science and AI-based Optimisation" and is conducted as an ILV (integrated course, lecture with practical components). The following topics will be covered during the course:

• Application of technology stacks and tools in the area of MLOps and DevOps, as well as analysis of use cases and implementation of suitable pipeline architectures
• Training and optimisation of models within the machine learning lifecycle
• Ensuring the traceability of model-related experiments and performing validation and quality assurance of models
• Designing CI/CD monitoring and application monitoring and integrating both into ongoing operations
• Operating machine learning models, including automated training and deployment
• Continuous evaluation and further development of machine learning pipelines

The objective of the course is for students to understand and apply methods and tools from the areas of MLOps, DevOps and Continuous Monitoring in order to monitor, operate and further develop machine learning models and pipelines in production environments.

Requirements:

We are looking for a candidate with a completed degree (ideally a PhD) in a relevant field who ideally has several years of teaching experience, preferably at universities of applied sciences and/or universities. Due to the course being taught entirely in English, very good English language skills are required.

Framework conditions:

The teaching assignment consists of an ILV (integrated course, lecture with practical components).

Extent: 1.5 semester hours per week (SWS)

Language of instruction: English

Start of teaching: October 2026

Please upload your application, including relevant supporting documents, here by April 7, 2026: