About the Role & Sponsorship Details
Company Description
Tout a commenceĢ sous le soleil de San Diego, en Californie, en 2004, lorsquāun ingeĢnieur visionnaire, Fred Luddy, a vu le potentiel de transformer notre façon de travailler. Aujourdāhui, ServiceNow se preĢsente comme un leader mondial du marcheĢ, apportant une technologie innovante ameĢlioreĢe par lāIA aĢ plus de 8 100 clients, dont 85% des entreprises du Fortune 500Ā®. Notre plateforme intelligente baseĢe sur le nuage connecte de manieĢre transparente les personnes, les systeĢmes et les processus pour permettre aux organisations de trouver des meĢthodes de travail plus intelligentes, plus rapides et meilleures. Mais ce nāest que le deĢbut de notre voyage. Joignez-vous aĢ nous dans la poursuite de notre objectif de rendre le monde meilleur pour tous.
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It all started when engineer Fred Luddy wrote code that automated a tedious task for his coworker, Phyllis. She cried tears of joy. That moment inspired Fred to build a company that could do that for everyoneāfreeing people from busywork so they could focus on meaningful work. Today, ServiceNow is the AI control tower for business reinvention. Our ServiceNow AI platform brings together any AI, any data, and any workflowā helping 85% of the Fortune 500Ā® work smarter, faster, and better. We're building an AI-native culture where technology and talent are unstoppable together. And we're just getting started.
Join us to put AI to work for people.
Job Description
Dans le roĢle de scientifique de recherche appliqueĢe principal(e), vous travaillerez sur des probleĢmes vaguement deĢfinis, pour lesquels aucune meĢthode eĢprouveĢe nāexiste encore. ServiceNow AI Research observe le comportement des agents dāIA dans des environnements dāentreprise complexes et aĢ grande eĢchelle. Votre mission consiste aĢ transformer les deĢfis ambigus de ce portrait en orientations concreĢtes et testables. Vous deĢciderez quelles questions valent la peine dāeĢtre exploreĢes, proposerez les modeĢles et les techniques pour y reĢpondre, puis construirez, entraiĢnerez et eĢvaluerez vous-meĢme les agents afin de deĢterminer sāils fonctionnent.
Vous validerez les nouveaux concepts avant que le reste de lāorganisation ne sāy engage. Cela implique de reĢaliser des prototypes rapidement, de mettre aĢ lāeĢpreuve les hypotheĢses et de collaborer eĢtroitement avec lāeĢquipe dāingeĢnierie en deĢploiement client (Forward Deployed Engineering) pour valider les ideĢes dans des flux de travail reĢels. Lorsquāun prototype eĢchoue sur le terrain, cāest vous qui comprendrez pourquoi et qui deĢterminerez la suite aĢ donner. Vos conclusions orienteront le programme de recherche, la feuille de route produit et les pratiques dāeĢvaluation sur lesquelles lāeĢquipe sāappuie.
Vous deĢfinirez aussi la direction technique des projets appliqueĢs dans le cadre du programme plus large de lāeĢquipe, encadrerez les chercheurs et les stagiaires, et repreĢsenterez les travaux par des publications, des confeĢrences et des contributions aĢ des projets open source.
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As a Staff Applied Research Scientist, you will work on problems that are vaguely defined and have no playbook yet. ServiceNow AI Research sees how AI agents behave in complex enterprise environments at scale, and your job is to turn ambiguous challenges in that picture into concrete, testable directions. You will decide which questions are worth pursuing, propose the models and techniques to answer them, and then build, train, and evaluate the agents yourself to find out whether they work.
You will derisk new concepts before the rest of the organization commits to them. That means prototyping quickly, stress-testing assumptions, and working side by side with the Forward Deployed Engineering team to validate ideas against real customer workflows. When a prototype fails in the field, you will be the one who understands why and what to do next. Your findings will shape the research agenda, the product roadmap, and the evaluation practices that the team relies on.
You will also set technical direction for applied projects within the team's broader agenda, mentor researchers and interns, and represent the work through publications, talks, and open-source contributions.
Qualifications
Doctorat en informatique, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe, ou expeĢrience eĢquivalente en recherche ou en application
Au moins trois ans dāexpeĢrience apreĢs le doctorat, incluant du travail sur des systeĢmes en production ou utiliseĢs par des usagers reĢels
CapaciteĢ aĢ deĢcomposer un probleĢme mal deĢfini en ses composantes, aĢ formuler des hypotheĢses et aĢ concevoir des expeĢriences pour les tester
ExpeĢrience pratique de lāimpleĢmentation, de lāentraiĢnement et de lāeĢvaluation de systeĢmes baseĢs sur les LLM et dāarchitectures dāagents, incluant lāutilisation dāoutils, la planification et les flux de travail en plusieurs eĢtapes
ExpeĢrience dans la conception dāeĢvaluations : deĢfinition de meĢtriques, creĢation de jeux de tests et analyse des modes de deĢfaillance
Connaissances pratiques des enjeux de seĢcuriteĢ et de suĢreteĢ des systeĢmes dāIA, comme lāinjection de requeĢtes ( prompt injection ), la fuite de donneĢes ou les usages malveillants
Solides compeĢtences en deĢveloppement logiciel en Python et dans les principaux frameworks dāapprentissage automatique, avec du code reproductible et maintenable
Aisance aĢ travailler directement avec des ingeĢnieurs et des eĢquipes en contact avec la clienteĢle, et capaciteĢ aĢ traduire les reĢsultats en recommandations claires pour des audiences produit et de direction
ExpeĢrience dāencadrement de chercheurs, dāingeĢnieurs ou de stagiaires
Usage avanceĢ des outils agentiques dans votre propre travail
Atouts
Publications ou contributions open source en eĢvaluation dāagents, en seĢcuriteĢ de lāIA ou en fiabiliteĢ des agents
ExpeĢrience des systeĢmes dāIA en environnement dāentreprise, incluant la conformiteĢ, la gouvernance et les contraintes dāeĢchelle
ExpeĢrience dans la creĢation de benchmarks, de pipelines de red-teaming ou de surveillance de modeĢles deĢployeĢs
Formation dans une discipline qui enseigne une deĢcomposition rigoureuse, comme lāingeĢnierie des systeĢmes, la recherche en seĢcuriteĢ ou les meĢthodes formelles
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Requirements
PhD in computer science, machine learning, or a related field, or equivalent research or applied experience
Three or more years of post-PhD experience, including work on systems that run in production or close to real users
Ability to break down an ill-defined problem into its components, form hypotheses, and design experiments that test them
Hands-on experience implementing, training, and evaluating LLM-based systems and agent architectures, including tool use, planning, and multi-step workflows
Experience designing evaluations: defining metrics, building test sets, and analyzing failure modes
Working knowledge of security and safety issues in AI systems, such as prompt injection, data leakage, or misuse
Strong software development skills in Python and modern ML frameworks, with reproducible, maintainable code
Comfort working directly with engineers and customer-facing teams, and the ability to translate findings into clear recommendations for product and executive audiences
Experience mentoring researchers, engineers, or interns
Advanced use of agentic tools in your own workflow
Nice to have
Publications or open-source contributions in agent evaluation, AI security, or agent reliability
Experience with AI systems in enterprise environments, including compliance, governance, and scale constraints
Experience building benchmarks, red-teaming pipelines, or monitoring for deployed models
Background in a discipline that trains careful decomposition, such as systems engineering, security research, or formal methods
Additional Information
Work Personas
Nous abordons notre monde du travail distribueĢ avec flexibiliteĢ et confiance. Les profils de travail (flexible, aĢ distance ou requis au bureau) sont des cateĢgories attribueĢes aux employeĢs de ServiceNow en fonction de la nature de leur travail et de leur lieu de travail assigneĢ. Pour en savoir plus, cliquez ici. Pour deĢterminer l'eĢligibiliteĢ aĢ un profil de travail, ServiceNow peut confirmer la distance entre votre reĢsidence principale et le bureau ServiceNow le plus proche aĢ l'aide d'un service tiers.
Equal Opportunity Employer
ServiceNow est un employeur qui souscrit au principe de l'eĢgaliteĢ dāacceĢs aĢ lāemploi. Tous les candidats qualifieĢs recevront une consideĢration pour lāemploi sans eĢgard aĢ la race, la couleur, la croyance, la religion, le sexe, lāorientation sexuelle, lāorigine nationale ou la nationaliteĢ, lāascendance, lāaĢge, le handicap, lāidentiteĢ ou lāexpression de genre, lāeĢtat matrimonial, le statut dāancien combattant ou toute autre cateĢgorie proteĢgeĢe par la loi. De plus, tous les candidats qualifieĢs ayant des anteĢceĢdents dāarrestation ou de condamnation seront pris en consideĢration pour un emploi conformeĢment aux exigences leĢgales.
Accommodations
Nous mettons tout en Åuvre offrir une expeĢrience accessible et inclusive pour tous les candidats. Si vous avez besoin dāune mesure dāadaptation raisonnable pour compleĢter une partie du processus de candidature ou si vous nāeĢtes pas en mesure dāutiliser cette candidature en ligne et que vous avez besoin dāune autre meĢthode pour postuler, veuillez communiquer avec globaltalentss@servicenow.com pour obtenir de lāaide.
Export Control Regulations
Pour les postes neĢcessitant lāacceĢs aĢ une technologie controĢleĢe assujettie aux reĢglements sur les controĢles aĢ lāexportation, y compris les U.S. Export Administration Regulations (EAR), ServiceNow peut eĢtre tenu dāobtenir lāapprobation des autoriteĢs gouvernementales en matieĢre de controĢle des exportations pour certaines personnes. Tout emploi est subordonneĢ aĢ lāobtention par ServiceNow dāune licence dāexportation ou dāune autre approbation qui pourrait eĢtre requise par les autoriteĢs de controĢle des exportations compeĢtentes.
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Work Personas
We approach our distributed world of work with flexibility and trust. Work personas (flexible, remote, or required in office) are categories that are assigned to ServiceNow employees depending on the nature of their work and their assigned work location. Learn more here . To determine eligibility for a work persona, ServiceNow may confirm the distance between your primary residence and the closest ServiceNow office using a third-party service.
Equal Opportunity Employer
ServiceNow is an equal opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, national origin, age, disability, gender identity, veteran status, or any other category protected by law. In addition, all qualified applicants with arrest or conviction records will be considered for employment in accordance with legal requirements.
Accommodations
We strive to create an accessible and inclusive experience for all candidates. If you require a reasonable accommodation to complete any part of the application process, or are unable to use this online application and need an alternative method to apply, please contact globaltalentss@servicenow.com for assistance.
Export Control Regulations
For positions requiring access to controlled technology subject to export control regulations, including the U.S. Export Administration Regulations (EAR), ServiceNow may be required to obtain export control approval from government authorities for certain individuals. All employment is contingent upon ServiceNow obtaining any export license or other approval that may be required by relevant export control authorities.
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