Description du poste Prsentation de l''quipe L''quipe Applied AI Forward Deployed Engineering (FDE) de Service

Now est l''endroit o les ides audacieuses se transforment en actions concrtes.

Nous collaborons avec nos clients les plus stratgiques pour faonner l''avenir de l''IA en entreprise.

Ensemble, nous identifions les opportunits forte valeur ajoute, acclrons les rsultats commerciaux et construisons des solutions IA natives rutilisables qui font progresser la plateforme Now AI.

Notre mission: Nous collaborons troitement avec nos clients pour crer des solutions IA intelligentes et volutives qui rpondent leurs enjeux les plus critiques.

En nous immergeant dans la complexit du terrain, nous livrons rapidement, itrons avec mthode et transformons chaque succs en modles rutilisables qui acclrent la transformation travers la plateforme Now et l''entreprise au sens large.

Pourquoi ce poste est important Les Forward Deployed Engineers travaillent aux cts de nos clients et transforment des problmes commerciaux ambigus en systmes d''IA fonctionnels.

En tant qu''ingnieur GenAI/ML au sein de l''quipe FDE, vous serez amen: Collaborer directement avec les clients pour dcouvrir des problmatiques et cadrer des cas d''usage IA fort impact.

Concevoir et construire des systmes GenAI/ML de bout en bout pipelines RAG, workflows agentiques, valuation et garde-fous et les dployer en production.

Prototyper rapidement, itrer avec des utilisateurs rels et consolider les projets pilotes en services fiables et surveills.

Assumer la relation technique, en assurant la traduction entre les parties prenantes mtier et l''ingnierie. lever le niveau de rigueur en ML et la qualit d''ingnierie au sein de l''quipe.

Qui vous tes Des btisseurs avant tout.

Nous ne privilgions pas le pedigree nous recherchons des ingnieurs obsds par le client, avec une vritable profondeur en ML et l''tendue technique ncessaire pour livrer de bout en bout, capables de passer rapidement de l''ide au logiciel fonctionnel.

Vous tes une personne dynamique et innovante, capable de rsoudre des problmes, qui s''panouit dans des environnements complexes et en constante volution.

Dot(e) d''un esprit analytique solide et d''une passion pour l''IA, vous excellez transformer l''ambigut en clart.

Votre capacit synthtiser les donnes, les workflows et les motivations des utilisateurs vous permet d''identifier des solutions fort impact, alignes sur les besoins des clients et les objectifs commerciaux.

Vous incarnez les valeurs de Service

Now: Le client avant tout: Vous privilgiez la cration de valeur par les rsultats commerciaux.

Innovation audacieuse: Vous remettez en question les conventions et recherchez la simplicit par la conception.

Une seule quipe: Vous collaborez en profondeur entre les fonctions et construisez travers une responsabilit partage.

Intgrit et appartenance: Vous tablissez la confiance, favorisez l''inclusion et dirigez avec empathie.

Ce que vous ferez Piloter la dcouverte stratgique: Identifier les opportunits d''IA fort impact en animant des ateliers pratiques et en alignant les parties prenantes.

Architecturer des solutions IA natives: Concevoir des systmes utilisant les LLM, les pipelines RAG, la logique de rcupration et l''orchestration des workflows.

Acclrer la livraison avec les ingnieurs: Collaborer troitement avec les FDSE pour construire, tester et itrer des solutions fonctionnelles rapidement.

Codifier les meilleures pratiques: Crer des cadres reproductibles, des modles rutilisables et des composants modulaires.

Favoriser l''adhsion: Influencer l''adhsion des clients et des dirigeants grce une narration claire et un cadrage prcis des solutions.

Faire valoir les enseignements du terrain: Recueillir les retours des dploiements pour orienter la stratgie produit et prioriser les besoins de la plateforme.

Permettre la mise l''chelle: Outiller les quipes internes et les clients pour tendre les succs grce la documentation et aux ressources d''intgration technique. quoi ressemble le succs Livraison d''une solution prte l''emploi: Vous livrez une solution IA valide et prte l''emploi dans un dlai de 8 12 semaines, rpondant directement un problme commercial critique.

Rutilisation grande chelle: Vos livrables des prompts la logique d''orchestration sont exploits par d''autres quipes et codifis pour tre mis l''chelle. volution de la plateforme: Votre travail contribue faonner la plateforme Now grce des retours produit structurs et une influence architecturale.

Transformation commerciale: La solution IA que vous avez mene se traduit par des gains mesurables en efficacit, automatisation, adoption ou satisfaction.

Trajectoire vers la production: La solution que vous livrez devient le fondement d''un dploiement en production grande chelle dans les environnements clients.

Partenaire de confiance sur le terrain: Les clients et les parties prenantes internes vous peroivent comme un partenaire stratgique, fiable et techniquement crdible. ##### Team Bio Service

Nows Applied AI Forward Deployed Engineering (FDE) team is where bold ideas meet transformative action.

We partner with our most strategic customers to shape the future of enterprise AI.

Together, we identify high-value opportunities, accelerate business outcomes, and build reusable AI-native solutions that advance the Now AI Platform.

Our mission: We partner deeply with our customers to build intelligent, scalable AI solutions that solve their most mission-critical challenges.

By embedding in real-world complexity, we deliver quick, iterate with purpose, and transform every success into reusable patterns that accelerate transformation across the Now Platform and the broader enterprise.

Why This Role Matters Forward Deployed Engineers sit alongside our customers and turn ambiguous business problems into working AI systems.

As a GenAI/ML Engineer on the FDE team, you will: Partner directly with customers to discover problems and frame high-impact AI use cases.

Design and build end-to-end GenAI/ML systems RAG pipelines, agentic workflows, evaluation, and guardrails and ship them to production.

Prototype quickly,iteratewith real users, andhardenpilots into reliable,monitoredservices.

Own the technical relationship, translating between business stakeholders and engineering.

Raise the bar for ML depth and engineering quality across the team.

Who You Are: Builders first.

We do not weigh pedigree we want customer-obsessed engineers with genuine ML depth and the engineering breadth to ship end to end, who move fast from idea to working software.

You are a dynamic and innovative problem-solver who thrives in complex, fast-paced environments.

With a strong analytical mindset and a passion for AI, you excel at transforming ambiguity into clarity.

Your ability to synthesize data, workflows, and user motivations allows you toidentifyimpactful solutions that align with customer needs and businessobjectives.

You embody Service

Nows values: Customer First: You prioritize delivering value through business outcomes.

Bold Innovation: You challenge convention and seek simplicity through design.

One Team: You collaborate deeply across functions and build through shared ownership.

Integrity and Belonging: You build trust, foster inclusion,



and lead with empathy.

What

Youll

Do: Lead Strategic Discovery: Identifyhigh-impact AI opportunities by running hands-on workshops and aligning stakeholders.

Architect AI-Native Solutions: Design systems using LLMs, RAG pipelines, retrieval logic, and workflow orchestration.

Accelerate Delivery with Engineers: Collaborate closely with FDSEs to build, test, and iterate functional solutions quickly.

Codify Best Practices: Create repeatable frameworks, reusable templates, and modular components.

Drive Alignment: Influence customer and executive buy-in through clear storytelling and solution framing.

Advocate Field Insights: Capture feedback from deployments to shape product strategy and prioritize platform needs.

Enable Scale: Equip internal teams and customers to expand success through documentation and technical onboarding assets.

What Success Looks Like: Solution-Ready Build Delivered: You deliver a validated AI solution-ready build within 812 weeksthat directly addresses a business-critical problem.

Widespread Reuse: Your assetsfrom prompts to orchestration logicareleveragedby other teams and codified for scale.

Platform Evolution: Your work contributes to shaping the Now Platform through structured product feedback and architectural influence.

Business Transformation: The AI solutionyouveled results in measurable gains in efficiency, automation, adoption, or satisfaction.

Production Trajectory: Your delivered solution becomes the foundation for scaled production deployment across customer environments.

Trusted Field Partner: Customers and internal stakeholders see you as a strategic, dependable, and technically credible partner.

Qualifications Matrise de l''IA Exprience dmontre dans l''utilisation ou la rflexion critique sur l''intgration de l''IA dans les processus de travail, la prise de dcision et la rsolution de problmes.

Cela peut inclure l''utilisation d''outils bass sur l''IA, l''automatisation de workflows, l''analyse d''insights gnrs par l''IA, ou l''valuation de l''impact potentiel de l''IA sur la fonction ou l''industrie.

Exprience pertinente 8+ annes d''ingnierie logicielle, incluant 2+ annes construire et dployer des systmes dans des rles orients client ou intgrs.

Exprience applique en ML/IA 3+ annes construire des systmes ML ou IA en production de bout en bout : de la prparation des donnes au dploiement, la surveillance et l''itration.

Capable de raisonner sur le choix des modles et les compromis entre le prompting, le RAG et le fine-tuning y compris savoir quand ne pas utiliser un modle.

Dveloppement d''applications LLM Exprience pratique avec la gnration augmente par rcupration (RAG), les embeddings et les bases de donnes vectorielles (pgvector, Pinecone, Weaviate, FAISS), l''ingnierie et le chanage de prompts, les sorties structures et l''appel de fonctions/outils, la gestion du contexte, et les workflows agentiques ou multi-tapes.

Rigueur d''valuation Capacit dfinir des mtriques de succs et construire des harnais d''valuation pour des systmes non dterministes : jeux de donnes de rfrence (golden datasets), valuations hors ligne, LLM-as-judge, tests A/B et rtroaction avec supervision humaine (human-in-the-loop).

Capable de diagnostiquer les hallucinations, la rgression de qualit et la drive des modles en production.

Fondements du ML Connaissance pratique des concepts fondamentaux du ML et de l''apprentissage profond (apprentissage supervis, embeddings, transformers, attention, tokenisation, fentres de contexte, quantification) suffisante pour prendre des dcisions d''architecture judicieuses et collaborer de manire crdible avec les partenaires en science des donnes.

Frameworks et plateformes Lang

Chain/Lang

Graph, Llama

Index, Semantic Kernel, ou quivalent; PyTorch, Tensor

Flow ou scikit-learn; l''cosystme Hugging Face; ainsi que les principales API et plateformes de modles (Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Vertex AI).

Architecture systme Capacit avre concevoir et implmenter des logiciels IA natifs dans des environnements de production.

Profondeur en ingnierie Solide en back-end (Python, Node.js, Java), front-end (React, Angular), et API (REST/GraphQL).

Performance et observabilit Comptent dans le dbogage de systmes distribus, l''optimisation de la latence et du dbit, et la mise en uvre de la surveillance.

Spcifiquement pour les systmes IA : suivi des tokens et des cots, traage et dbogage au niveau des spans (Lang

Smith, Arize, Weights & Biases, Open

Telemetry), et tlmtrie de la qualit.

Matrise MLOps et Dev

Ops Exprience de dploiement sur AWS, Azure ou GCP avec CI/CD, conteneurs et infrastructure-as-code.

Familiarit avec le versionnement des modles, le versionnement des prompts/configurations, les portes d''valuation automatises en CI, et les schmas de dploiement scuris (canary, shadow, avec drapeaux de fonctionnalits). IA responsable Exprience pratique de la mise en uvre de garde-fous, de la gestion et de la rdaction des donnes caractre personnel (PII), de l''attnuation des injections de prompt et des tentatives de jailbreak, de la validation des sorties, et de la gouvernance des donnes dans les environnements clients.

Mentalit plateforme Capable de contribuer des SDK et outils partags, augmentant la vlocit d''ingnierie pour l''ensemble de l''organisation.

Sensibilit produit Priorise la valeur utilisateur, l''itration MVP et l''chelle long terme.

Disponibilit terrain Capable de voyager jusqu'' 30 % du temps pour s''intgrer sur site et livrer l o cela compte.

Qualifications prfres Exprience dans l''intgration de l''IA dans des plateformes SaaS comme Service

Now ou Salesforce.

Techniques de fine-tuning et d''adaptation (LoRA/PEFT, distillation, quantification) et savoir quand elles surpassent le prompting ou la rcupration.

Optimisation de l''infrence et hbergement autonome (self-hosted serving) (vLLM, TensorRT-LLM, Triton), incluant l''optimisation du cot/performance des GPU.

Ingnierie des donnes pour le ML pipelines, magasins de caractristiques (feature stores), ingestion en streaming, et traitement de documents grande chelle.

Exprience dans la livraison de systmes IA dans des environnements rglements ou sensibles aux donnes (services financiers, sant, secteur public).

Aisance diriger des ateliers techniques, des sessions de dcouverte et des revues d''architecture avec les parties prenantes clientes. ##### AI fluency Demonstrated experience leveraging or critically thinking about how to integrate AI into work processes, decision-making, and problem-solving.

This may include using AI-powered tools, automating workflows, analyzing AI-driven insights, or assessing AI''s potential impact on the function or industry.

Relevant experience 8+ years of software engineering, including 2+ years building and shipping systems in customer-facing or embedded roles.





Applied ML/AI experience 3+ years building production ML or AI systems end to end: data preparation through deployment, monitoring, and iteration.

Can reason about model selection and the tradeoffs between prompting, RAG, and fine-tuning including when not to use a model. LLM application development Hands-on experience with retrieval-augmented generation, embeddings and vector databases (pgvector, Pinecone, Weaviate, FAISS), prompt engineering and chaining, structured outputs and function/tool calling, context management, and agentic or multi-step workflows.

Evaluation rigor Ability to define success metrics and build eval harnesses for non-deterministic systems: golden datasets, offline evals, LLM-as-judge, A/B testing, and human-in-the-loop feedback.

Can diagnose hallucination, quality regression, and model drift in production. ML foundations Working knowledge of core ML and deep learning concepts (supervised learning, embeddings, transformers, attention, tokenization, context windows, quantization) sufficient to make sound architecture decisions and collaborate credibly with data science partners.

Frameworks and platforms Lang

Chain/Lang

Graph, Llama

Index, Semantic Kernel, or equivalent; PyTorch, Tensor

Flow, or scikit-learn; the Hugging Face ecosystem; and major model APIs and platforms (Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Vertex AI).

System architecture Proven ability to design and implement AI-native software in production environments.

Engineering depth Strength in backend (Python, Node.js, Java), frontend (React, Angular), and APIs (REST/GraphQL).

Performance & observability Skilled in debugging distributed systems, tuning for latency and throughput, and implementing monitoring.

For AI systems specifically: token and cost tracking, tracing and span-level debugging (Lang

Smith, Arize, Weights & Biases, Open

Telemetry), and quality telemetry. MLOps & Dev

Ops fluency Experience deploying in AWS, Azure, or GCP with CI/CD, containers, and infrastructure-as-code.

Familiarity with model versioning, prompt/config versioning, automated eval gates in CI, and safe rollout patterns (canary, shadow, feature-flagged).

Responsible AI Practical experience implementing guardrails, PII handling and redaction, prompt injection and jailbreak mitigation, output validation, and data governance in customer environments.

Platform mindset Can contribute to shared SDKs and tools, raising engineering velocity for the whole org.

Product sensibility Prioritizes for user value, MVP iteration, and long-term scale.

Field readiness Able to travel up to 30% to embed onsite and deliver where it matters.

Preferred Qualifications Experience integrating AI into SaaS platforms like Service

Now or Salesforce.

Fine-tuning and adaptation techniques (LoRA/PEFT, distillation, quantization) and knowing when they beat prompting or retrieval.

Inference optimization and self-hosted serving (vLLM, TensorRT-LLM, Triton), including GPU cost/performance tuning.

Data engineering for ML pipelines, feature stores, streaming ingestion, and document processing at scale.

Experience delivering AI systems in regulated or data-sensitive environments (financial services, healthcare, public sector).

Comfort leading technical workshops, discovery sessions, and architecture reviews with customer stakeholders.

Informations complmentaires Work Personas Nous abordons notre monde du travail distribu avec flexibilit et confiance.

Les profils de travail (flexible, distance ou requis au bureau) sont des catgories attribues aux employs de Service

Now en fonction de la nature de leur travail et de leur lieu de travail assign.

Pour en savoir plus, cliquez ici.

Pour dterminer l''ligibilit un profil de travail, Service

Now peut confirmer la distance entre votre rsidence principale et le bureau Service

Now le plus proche l''aide d''un service tiers.

Equal Opportunity Employer Service

Now est un employeur qui souscrit au principe de l''galit daccs lemploi.

Tous les candidats qualifis recevront une considration pour lemploi sans gard la race, la couleur, la croyance, la religion, le sexe, lorientation sexuelle, lorigine nationale ou la nationalit, lascendance, lge, le handicap, lidentit ou lexpression de genre, ltat matrimonial, le statut dancien combattant ou toute autre catgorie protge par la loi.

De plus, tous les candidats qualifis ayant des antcdents darrestation ou de condamnation seront pris en considration pour un emploi conformment aux exigences lgales.

Accommodations Nous mettons tout en uvre offrir une exprience accessible et inclusive pour tous les candidats.

Si vous avez besoin dune mesure dadaptation raisonnable pour complter une partie du processus de candidature ou si vous ntes pas en mesure dutiliser cette candidature en ligne et que vous avez besoin dune autre mthode pour postuler, veuillez communiquer avec pour obtenir de laide.

Export Control Regulations Pour les postes ncessitant laccs une technologie contrle assujettie aux rglements sur les contrles lexportation, y compris les U.S.

Export Administration Regulations (EAR), Service

Now peut tre tenu dobtenir lapprobation des autorits gouvernementales en matire de contrle des exportations pour certaines personnes.

Tout emploi est subordonn lobtention par Service

Now dune licence dexportation ou dune autre approbation qui pourrait tre requise par les autorits de contrle des exportations comptentes.

Extrait de Fortune. 2025 Fortune Media IP Limited.

Tous droits rservs.

Utilis sous licence. ###### 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 Service

Now employees depending on the nature of their work and their assigned work location.

Learn more here .

To determine eligibility for a work persona, Service

Now may confirm the distance between your primary residence and the closest Service

Now office using a third-party service.

Equal Opportunity Employer Service

Now is an equal prospect 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 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), Service

Now may be required to obtain export control approval from government authorities for certain individuals.

All employment is contingent upon Service

Now obtaining any export license or other approval that may be required by relevant export control authorities.

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📌 Forward Deployed Solution Engineer – Applied AI FDE (Montreal)
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📍 Montreal