About the job
En tant que Chercheur Scientifique Senior spécialisé dans la Fiabilité des Agents IA, vous contribuerez des initiatives de recherche visant à renforcer la robustesse, la sûreté et la résilience des agents IA opérant dans des environnements d’entreprise. Alors que la communauté scientifique se concentre principalement sur l’amélioration des capacités fondamentales des agents (raisonnement, action, planification), ServiceNow AI Research explore les dimensions essentielles qui permettent une adoption fiable en milieu professionnel : comportement prévisible, gestion des risques, sécurité, conformité et pratiques d’IA responsable.
Responsibilities
Conduct fundamental and/or applied research on the reliability, robustness, and safety of AI agents (e.g., security, alignment, supervision, resilience to perturbations). Contribute to the team’s high-impact research projects. Collaborate with internal product and engineering teams to integrate research advances into the ServiceNow platform. Actively engage with the broader research community through publications, conferences, and open-source contributions. Stay informed about advances in agent architectures, security, safety, governance, and responsible AI.
Qualifications
Minimum
Doctorat en apprentissage automatique, informatique, intelligence artificielle ou domaine connexe est un atout.De préférence 2+ années d’expérience en recherche fondamentale ou appliquéeAntécédents démontrés dans des travaux sur la fiabilité, la sécurité, la robustesse ou la gouvernance de l’IA – idéalement appliqués aux agents IA ou grands modèles de langage.Solides compétences en ingénierie logicielle, notamment en Python (NumPy, PyTorch) ; une connaissance de Java, JavaScript ou R est un atout.Contributions à des conférences de recherche de premier plan telles que NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP, ou équivalentes est un atout.Esprit proactif, collaboratif et rigoureux, capable d’équilibrer ambition scientifique et pertinence applicative.#####
Ph.D. in machine learning, computer science, artificial intelligence, or a related field is a plus.Preferably 2+ years of experience in fundamental or applied research.Proven track record in topics related to AI reliability, safety, robustness, or governance — ideally applied to AI agents or large language models.Strong software engineering skills, particularly in Python (NumPy, PyTorch); familiarity with Java, JavaScript, or R is a plus.Contributions to top-tier research conferences such as NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP, or equivalent is a plus.A proactive, collaborative, and rigorous mindset, capable of balancing scientific ambition with practical relevance.
Preferred
Ph.D. in machine learning, computer science, artificial intelligence, or a related field is a plus. Preferably 2+ years of experience in fundamental or applied research. Proven track record in topics related to AI reliability, safety, robustness, or governance — ideally applied to AI agents or large language models. Strong software engineering skills, particularly in Python (NumPy, PyTorch); familiarity with Java, JavaScript, or R is a plus. Contributions to top-tier research conferences such as NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP, or equivalent is a plus. A proactive, collaborative, and rigorous mindset, capable of balancing scientific ambition with practical relevance.