Aujourd’hui, ServiceNow se présente comme un leader mondial du marché, apportant une technologie innovante améliorée par l’IA à plus de 8 100 clients, dont 85% des entreprises du Fortune 500®. Mais ce n’est que le début de notre voyage. That moment inspired Fred to build a company that could do that for everyone—freeing 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 workflow— helping 85% of the Fortune 500® work smarter, faster, and better. We're building an AI‑native culture where technology and talent are unstoppable together. En tant que chercheur principal, vous travaillerez sur des questions de recherche auxquelles la plupart des laboratoires d’IA n’ont tout simplement pas accès. La recherche en IA de ServiceNow a pour mission de bâtir l’avenir de l’IA agentique en entreprise, avec un point de vue privilégié : nous observons le comportement réel des agents, au sein d’environnements d’entreprise complexes et à grande échelle. Vous contribuerez à des initiatives de recherche portant sur la manière dont les agents accumulent et réutilisent les connaissances tacites, sur leur capacité d’apprentissage et d’amélioration continue, ainsi que sur leur résilience, leur sécurité et la confidentialité des données qu’ils traitent. Alors que la majeure partie de la communauté IA et TAL se concentre sur les capacités fondamentales des agents, notre équipe explore les dimensions qui déterminent l’adoption réelle : mécanismes de sécurité, détection des menaces, garanties de confidentialité et pratiques d’IA responsable. As a Staff Researcher, you will work on research questions that most AI labs simply do not have access to.



ServiceNow AI Research is chartered to build the future of enterprise agentic AI, from a rare vantage point: we see how agents actually behave, inside complex enterprise environments, at scale. You will contribute to research initiatives on how agents accumulate and reuse tacit knowledge, learn and improve continuously, and on their resilience, their safety, and the privacy of the data they handle. These are the real obstacles to enterprise agentic deployment today, and they surface in operational reality well before they appear in the literature. While much of the AI and NLP community concentrates on core agent capabilities, our team explores the dimensions that determine real adoption: safety mechanisms, threat detection, privacy guarantees, and responsible AI practices. You will have the freedom to publish and advance the state of the art, with the rare advantage of testing your hypotheses against real deployments rather than against benchmarks. Doctorat en informatique, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe, ou expérience de recherche équivalente Au moins deux ans d’expérience de recherche après le doctorat, dont une part importante en milieu industriel ou au contact direct de systèmes déployés Expérience avérée de définition et d’exécution d’un programme de recherche, et pas seulement d’exécution : vous avez choisi des problèmes avant que la communauté ne s’y intéresse,



et vous pouvez expliquer pourquoi Expérience de travail au sein d’équipes ou de projets interdisciplinaires, en collaboration avec des chercheurs et des ingénieurs Solides compétences en développement logiciel : vous écrivez, maintenez et optimisez du code de recherche de haute qualité, et vous savez ce qu’il faut pour qu’un résultat survive le passage en production Utilisation avancée des outils agentiques dans votre propre pratique de recherche, et volonté de faire progresser les pratiques de l’équipe dans ce domaine Capacité démontrée d’influencer des décisions techniques au-delà de votre propre équipe, notamment auprès des équipes produit et ingénierie Excellentes aptitudes de communication, incluant la capacité d’expliquer des travaux techniques complexes à des publics non spécialisés et à des dirigeants Contributions à des logiciels libres, jeux de données ou bancs d’essai d’évaluation utilisés par la communauté Maîtrise du français, ou intérêt à l’apprendre, dans un environnement de travail bilingue à Montréal PhD in computer science, machine learning, or a related field, or equivalent research experience ~2 or more years of research experience post-PhD, a significant portion of it in an industrial setting or in direct contact with deployed systems ~ Established publication record at top-tier venues (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, or equivalents), with contributions recognized as influential in your field ~ Demonstrated track record of setting/executing research agenda, not only executing one: you have chosen problems before the community turned to them, and you can explain why ~ Experience working on cross-disciplinary teams or projects collaborating with researchers and engineers ~ Robust software development

skills:
y

📌 Scientist, Medical Chemistry (Canada)
🏢 Servicenow
📍 Canada