Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI-Lösungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
- Unternehmen: GoDaddy, ein innovatives Unternehmen, das Unternehmer weltweit unterstützt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse Millionen von kleinen Unternehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Location Details
At Go Daddy the future of work looks different for each team.
Some teams work in the office full-time, others have a hybrid arrangement (they work remotely some days and in the office some days)and some work entirely remotely.
This position may be a hybrid or fully remote position, as decided by your manager.
If designated as hybrid, you’ll divide your time between working remotely from your home and an office location, so you should live within commuting distance.
If designated as remote, you’ll be working remotely from your home and may occasionally visit a Go Daddy office to meet with your team for events or meetings.
Your hiring manager can share more about this role’s hybrid or remote designation.
This position is not eligible to be performed in Alaska, Mississippi, North Dakota, or the Virgin Islands.
Go Daddy is not currently considering candidates for this role in California, Seattle, or NYC.
Join Go Daddy's Applied AI and Machine Learning team where you'll help shape the future of how millions of small business owners leverage AI to grow and run their businesses.
Our team develops machine learning models and generative AI solutions that directly influence revenue, customer experience, personalization, pricing, and business outcomes at scale.
As a Staff Machine Learning Scientist, you'll operate with a high degree of autonomy, partner closely with engineers and product leaders, and drive innovative AI initiatives from concept to production in a fast-moving environment that values purposeful action and measurable impact.
- What you'll get to do
- Lead the development and deployment of machine learning and generative AI solutions that solve complex customer and business problems at scale.
- Drive innovation across key strategic initiatives including personalization, pricing optimization, experimentation, agentic AI, and simulation-based modeling.
- Partner closely with Engineering, Product Management, and business stakeholders to translate ambiguous problems into impactful AI-powered solutions.
- Influence technical direction, modeling approaches, and AI strategy while mentoring other scientists and engineers across the organization.
- Measure, analyze, and optimize the business impact of machine learning solutions through experimentation and data-driven decision making.
- Your experience should include
- Advanced knowledge of machine learning theory and demonstrated success applying ML techniques to real-world business challenges.
- Hands‑on experience building, deploying, and scaling production AI, machine learning, or generative AI solutions.
- Strong experience leveraging modern AI tools and large language model ecosystems, including platforms such as Claude, GPT, Bedrock, or equivalent technologies.
- Proven ability to communicate complex technical concepts to both technical and non‑technical audiences and influence cross‑functional stakeholders.
- Track record of operating independently, driving initiatives through ambiguity, and delivering measurable business outcomes.
- You might also have
- Experience developing personalization, recommendation, ranking, or customer targeting systems.
- Background building conversational AI, chatbots, NLP applications, or retrieval‑augmented generation (RAG) solutions.
- Experience with agentic AI architectures, autonomous workflows, and emerging generative AI technologies.
- Expertise designing and evaluating experimentation frameworks, A/B testing methodologies, or simulation‑based models.
- Experience working on customer‑facing AI products within Saa S, e‑commerce, technology, or high‑scale consumer environments.
About us
Go Daddy is empowering everyday entrepreneurs around the world by providing the help and tools to succeed online, making opportunity more inclusive for all.
Go Daddy is the place people come to name their idea, build a professional website, attract customers, sell their products and services, and manage their work.
Our mission is to give our customers the tools, insights, and people to transform their ideas and personal initiative into success.
We value a wide range of backgrounds and transferable skills, and we are excited to support learning and growth.
Go Daddy is proud to be an equal opportunity employer.
Go Daddy will consider for employment qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with local and federal requirements.
Refer to our full EEO policy.
Go Daddy doesn’t accept unsolicited resumes from recruiters or employment agencies.
Colorado
Residents: In any materials you submit, you may redact or remove age‑identifying information such as age, date of birth, or dates of school attendance or graduation.
You will not be penalized for redacting or removing this information.
Compensation & Benefits
Working at Go Daddy offers many benefits, including competitive pay, generous time off, parental and wellness leave, healthcare, retirement savings program, and much more.
Offerings vary by location.
This role is eligible for a comprehensive benefits package, which includes medical, dental, and vision insurance, a 401(k)-retirement plan, paid sick time, paid flexible time off, paid parental leave, life insurance, short- and long-term disability, AD&D insurance, mental health or EAP programs, remote or hybrid work options, paid holidays, paid Wellness days, tuition assistance, adoption, surrogacy, and fertility benefits, dependent daycare and backup care benefits, Employee stock purchase plan, financial education and advice; and other benefits in accordance with Go Daddy’s benefit plans and applicable law.
- Medical insurance
- Dental insurance
- Vision insurance
- A 401(k)-retirement plan
- Paid sick time
- Paid flexible time off
- Paid parental leave
- Life insurance
- Short- and long-term disability
- AD&D insurance
- Mental health or EAP programs
- Remote or hybrid work options
- Paid holidays
- Paid Wellness days
- Tuition assistance
- Adoption
- Surrogacy
- Fertility benefits
- Dependent daycare and backup care benefits
- Employee stock purchase plan
- Financial education and advice
- Other benefits in accordance with Go Daddy’s benefit plans and applicable law
Actual compensation and benefits eligibility will be determined based on permissible, non-discriminatory factors such as skills, experience, and geographic location.
Compensation
- Bay Area (Santa Clara, San Francisco) and Los Angeles: $182,000—$273,000 USD
- Austin, D. C. Metro, CA (non-Bay Area), HI, IL, MA, NH, OR, VA, WA: $157,000—$235,000 USD
- New York City Metro, Kirkland/Seattle: $166,800—$250,200 USD
- All other US locations not previously listed: $140,000—$210,000 USD
- #J-18808-Ljbffr
Staff Machine Learning Scientist Arbeitgeber: GoDaddy
GoDaddy ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliches Wachstum gefördert werden. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, die sowohl hybrides als auch vollständig remote Arbeiten ermöglichen, können Mitarbeiter ihre Work-Life-Balance optimal gestalten. Zudem profitieren sie von einem umfassenden Leistungspaket, das Gesundheitsversorgung, Altersvorsorge und zahlreiche weitere Vorteile umfasst, um sicherzustellen, dass jeder Mitarbeiter die Unterstützung erhält, die er benötigt, um erfolgreich zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Machine Learning Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei GoDaddy zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Machine Learning Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Staff Machine Learning Scientist bei GoDaddy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GoDaddy vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für GoDaddy entscheidend sein!
