Gotwalt는 JMP Statistical Discovery의 통계 소프트웨어 개발 및 테스트 팀을 이끌고 있습니다. 그의 열정은 산업과 과학의 혁신을 가속화하는 새로운 기술의 개발입니다. 2001년 박사 과정의 학생 인턴으로 입사한 이래 Gotwalt는 많은 수치 알고리즘과 새로운 통계 기술에 기여해 왔습니다. JMP는 신경망, 선형 혼합 모델, 최적 실험 계획법, 텍스트 분석의 분석 절차, 구조 방정식 모델의 피팅 알고리즘을 개발. 고트왈트는 자기 검증 앙상블 모델(Self-Validating Ensemble Models: SVEM)의 수석 연구원으로, 산업에서 자주 만나는 소규모 데이터 세트에 대해 기계 학습을 가능하게 하는 절차입니다. 노스캐롤라이나 주립 대학, 네브라스카 대학, 뉴햄프셔 대학에서 비상근 강사를 맡아 미국 통계 학회의 품질·생산성 부문의 2020년 위원장을 맡았다.
