Professur „Machine Learning Engineering (MLOps)“ (w/m/d) Stellen-Nr. 750

Hochschule Mannheim; Mannheim; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die Hochschule Mannheim sucht eine*n Professor*in für Machine Learning Engineering (MLOps) zur Verstärkung der Fakultät für Informationstechnik. Die Position umfasst spannende Aufgaben in Lehre, Forschung und der Entwicklung interdisziplinärer Kooperationen. Bewerbungen sind bis zum 30.09.2025 willkommen und werden vertraulich behandelt. Die Hochschule fördert aktiv die Gleichstellung und begrüßt ausdrücklich Bewerbungen von qualifizierten Frauen.

Leistungen

Familienfreundliches Umfeld

Interdisziplinäres Team

Kreativer Freiraum

Moderne Lehrmethoden

Intensive Betreuung der Studierenden

Qualifikationen

• Fundierter Hintergrund im Bereich Machine Learning Engineering.
• Mehrere Jahre Praxiserfahrung in Forschung und Entwicklung.
• Bereitschaft, Grundlagenthemen in der Lehre zu vertreten.

Aufgaben

• Unterstützung der Lehre und Forschung im Bereich Machine Learning Deployment.
• Betreuung der Studierenden in Bachelor- und Masterstudiengängen.
• Einwerbung von Drittmitteln für anwendungsorientierte Forschung.

Kenntnisse

Machine Learning Engineering

MLOps

CI/CD

Machine Learning Model Monitoring

Ausbildung

Hochschulstudium

Promotion

Jobbeschreibung

Die Technische Hochschule Mannheim ist eine moderne Campus-Hochschule. In neun Fakultäten werden hier etwa 5.100 Studierende qualifiziert. Die Hochschule gehört im Forschungsbereich zu den führenden Hochschulen für Angewandte Wissenschaften und kooperiert mit vielen bedeutenden Unternehmen. Wir bieten ein familienfreundliches, lebenswertes Umfeld inmitten der Metropolregion Rhein-Neckar.

Zum Wintersemester 2026 oder später ist in der Fakultät für Informationstechnik folgende Stelle zu besetzen:

Professur „Machine Learning Engineering (MLOps)“ (w/m/d)

Bes. Gr. W2 (Stellen-Nr. 750)

Ihre Aufgaben
Sie unterstützen die Fakultät für Informationstechnik dabei, die Lehre und Forschung im Bereich Machine Learning Deployment und Operations (MLOps) zu stärken und bauen entsprechende Kooperationen innerhalb und außerhalb der Hochschule auf.
Ihr Aufgabenspektrum erstreckt sich auf die Lehre in den Bachelor- und Masterstudiengängen, die Betreuung der Studierenden sowie die anwendungsorientierte Forschung unter Einwerbung von Drittmitteln. Sie bringen die Bereitschaft mit, auch Grundlagenthemen in den Bachelor-Studiengängen der Fakultät Informationstechnik in der Lehre zu vertreten und an der Weiterentwicklung des Lehrangebots der Fakultät mitzuwirken. Sie sind in der Lage, Lehrveranstaltungen in deutscher und englischer Sprache anzubieten. Weiterhin unterstützen Sie uns durch Ihre aktive Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung.

Was wir bieten
Sie erwarten spannende, anspruchsvolle Aufgaben mit vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten und kreativem Freiraum.
Wir sind eine teamorientierte, interdisziplinär und international arbeitende Fakultät mit 22 Professorinnen und Professoren. Die Institute unserer Fakultät sind überwiegend in den Bereichen Medizintechnik sowie Industrie- und Automatisierungstechnik tätig. Unsere Arbeitsatmosphäre ist kollegial, wobei wir auf moderne und ganzheitliche Lehrmethoden und ein attraktives Angebot für unsere Studierenden mit intensiver Betreuung und Förderung setzen.

Das bringen Sie mit
Gesucht wird eine Persönlichkeit, die über einen fundierten Hintergrund im Machine Learning Engineering (MLOps) und insbesondere in der Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning Modellen verfügt. Sie haben mehrere Jahre Praxiserfahrung in Forschung und Entwicklung im Berufungsgebiet, und beherrschen die einschlägigen Methoden und Werkzeuge.

Spezielle Expertise haben Sie in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
•CI/CD für maschinelles Lernen
•Versionierung von Daten und Modellen (Experiment Tracking)
•Überführung von ML-Modellen in den Produktivbetrieb
•Infrastrukturen für den Betrieb von KI-Systemen
• Monitoring von KI-Modellen (Drift Detection)
• Vertrauenswürdige KI und regulatorische Aspekte (AI Act)

Fachliche Rückfragen
Fachliche Rückfragen zu der ausgeschriebenen Position beantwortet Ihnen gerne der Vorsitzende der Berufungskommission Prof. Dr. Martin Damm, m.damm(at)hs-mannheim.de.

Berufungsvoraussetzungen nach § 47 LHG:

• Der Stelle entsprechendes, abgeschlossenes Hochschulstudium.
• Pädagogische Eignung, nachgewiesen durch Erfahrung in der Lehre oder Ausbildung oder durch Teilnahme an einschlägigen Fort- und Weiterbildungen.
• Besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, nachgewiesen durch die Qualität einer Promotion.
• Besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, von der mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübt worden sein müssen.

Dienstverhältnis:

Die Bewerber*innen haben die Dienstaufgaben eines Hochschullehrers gemäß § 46 Landeshochschulgesetz Baden-Württemberg zu erfüllen. Bei Erfüllung erfolgt die Anstellung zunächst als Professor*in in einem Beamtenverhältnis auf Probe. Die Probezeit beträgt 3 Jahre. Bei Bewährung und bei Fortbestehen der beamtenrechtlich vorgeschriebenen Voraussetzungen erfolgt danach die Übernahme in das Beamtenverhältnis auf Lebenszeit.

Als familienfreundliche Hochschule haben wir uns zu einer wertschätzenden Vereinbarkeit von Familienaufgaben mit Studium, Lehre, Forschung und wissenschaftsunterstützenden Tätigkeiten verpflichtet. Unsere Bewerbungsprozesse/Berufungsverfahren werden durch unsere Gleichstellungsbeauftragten begleitet, wir begrüßen daher die freiwillige Angabe von gleichstellungsrelevanten Aspekten. Bei Fragen steht das Team der Gleichstellungsbeauftragten, [e-mail], der Hochschule gerne für weitere Informationen zur Verfügung. Weiterhin strebt die Hochschule eine Erhöhung ihres Frauenanteils an und fordert qualifizierte Frauen deshalb nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Menschen mit Behinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis 30.09.2025über unser Online-Bewerbungsportal.

Die eingereichten Bewerbungsunterlagen werden nach Beendigung des Auswahlverfahrens datenschutzkonform gelöscht bzw. vernichtet. Beachten Sie hierzu auch unsere Datenschutzerklärung.