Lehrbeauftragte:r "MLOps and Continuous Monitoring"

Masterstudiengang "Data Science and Artificial Intelligence" in Graz

KN 516 26 005

Details

• 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.

Inhalte:

• 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

Die Studierenden sollen 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

• Abgeschlossenes Studium (idealerweise Doktorat) in einem einschlägigen Fachgebiet
• Mehrjährige Lehrerfahrung, vorzugsweise an Fachhochschulen und/oder Universitäten
• Sehr gute Englischkenntnisse (Unterrichtssprache ist Englisch)

Rahmenbedingungen

• ILV (Integrierte Lehrveranstaltung, Vorlesung mit Übung)
• Ausmaß: 1,5 SWS
• Unterrichtssprache: Englisch
• Lehrauftragsbeginn: Oktober 2026

Bewerbung

Bitte laden Sie Ihre aussagekräftigen Unterlagen bis zum 7. April 2026 hier hoch:

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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).

Topics covered:

• 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

Objective

Students will 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

• Completed degree (ideally a PhD) in a relevant field
• Several years of teaching experience, preferably at universities of applied sciences and/or universities
• Very good English language skills (course is taught entirely in English)

Framework conditions

• ILV (integrated course, lecture with practical components)
• Extent: 1.5 semester hours per week (SWS)
• Language of instruction: English
• Start of teaching: October 2026

Application

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