Staff Applied Research Scientist

Dans le rôle de scientifique de recherche appliquée principal(e), vous travaillerez sur des problèmes vaguement définis, pour lesquels aucune méthode éprouvée n’existe encore. ServiceNow AI Research observe le comportement des agents d’IA dans des environnements d’entreprise complexes et à grande échelle. Votre mission consiste à transformer les défis ambigus de ce portrait en orientations concrètes et testables. Vous déciderez quelles questions valent la peine d’être explorées, proposerez les modèles et les techniques pour y répondre, puis construirez, entraînerez et évaluerez vous-même les agents afin de déterminer s’ils fonctionnent. Vous validerez les nouveaux concepts avant que le reste de l’organisation ne s’y engage. Cela implique de réaliser des prototypes rapidement, de mettre à l’épreuve les hypothèses et de collaborer étroitement avec l’équipe d’ingénierie en déploiement client (Forward Deployed Engineering) pour valider les idées dans des flux de travail réels. Lorsqu’un prototype échoue sur le terrain, c’est vous qui comprendrez pourquoi et qui déterminerez la suite à donner. Vos conclusions orienteront le programme de recherche, la feuille de route produit et les pratiques d’évaluation sur lesquelles l’équipe s’appuie. Vous définirez aussi la direction technique des projets appliqués dans le cadre du programme plus large de l’équipe, encadrerez les chercheurs et les stagiaires, et représenterez les travaux par des publications, des conférences et des contributions à des projets open source. ####### 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. • Doctorat en informatique, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe, ou expérience équivalente en recherche ou en application • Au moins trois ans d’expérience après le doctorat, incluant du travail sur des systèmes en production ou utilisés par des usagers réels • Capacité à décomposer un problème mal défini en ses composantes, à formuler des hypothèses et à concevoir des expériences pour les tester • Expérience pratique de l’implémentation, de l’entraînement et de l’évaluation de systèmes basés sur les LLM et d’architectures d’agents, incluant l’utilisation d’outils, la planification et les flux de travail en plusieurs étapes • Expérience dans la conception d’évaluations : définition de métriques, création de jeux de tests et analyse des modes de défaillance • Connaissances pratiques des enjeux de sécurité et de sûreté des systèmes d’IA, comme l’injection de requêtes ( prompt injection ), la fuite de données ou les usages malveillants • Solides compétences en développement logiciel en Python et dans les principaux frameworks d’apprentiss