Principal Research Scientist

En tant que chercheuse ou chercheur principal, vous travaillerez sur des questions de recherche auxquelles la plupart des laboratoires d'IA n'ont tout simplement pas accès. ServiceNow AI Research a pour mandat de construire le futur de l'agentique en entreprise, avec une position d'observation rare: nous voyons comment les agents se comportent réellement, dans des environnements d'entreprise complexes et à grande échelle.  Vous dirigerez des initiatives de recherche sur la capacité des agents à accumuler et à réutiliser le savoir tacite, à apprendre et à s'améliorer en continu, ainsi que sur leur résilience, leur sûreté et la confidentialité des données qu'ils manipulent. Ces questions sont aujourd'hui les vrais obstacles au déploiement de l'agentique en entreprise, et elles se révèlent dans la réalité opérationnelle avant d'apparaître dans la littérature.  Alors qu'une grande partie de la communauté en IA et en TAL se concentre sur les capacités de base des agents, notre équipe explore les dimensions qui déterminent l'adoption réelle: mécanismes de sûreté, détection de menaces, garanties de confidentialité et pratiques d'IA responsable. Vous aurez la liberté de publier et de faire avancer l'état de l'art, avec l'avantage rare de valider vos hypothèses contre des déploiements réels plutôt que contre des bancs d'essai. As a Principal 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 lead 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  Huit années ou plus d'expérience en recherche après le doctorat, dont une part significative dans un contexte industriel ou en lien direct avec des systèmes déployés  Dossier de publications établi dans des lieux de premier plan (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP ou équivalents), avec des contributions reconnues comme influentes dans votre domaine  Antécédents démontrés de définition d'un agenda de recherche, et non seulement d'exécution: vous avez choisi des problèmes avant que la communauté ne s'y intéresse et vous pouvez expliquer pourquoi  Expérience de direction scientifique d'équipes ou de projets pluridisciplinaires réunissant chercheurs et ingénieurs  Solides compétences en développement logiciel: vous écrivez, maintenez et optimisez du code de recherche de qualité, et vous savez ce qu'il faut pour qu'un résultat survive au passage en production  Usage avancé des outils agentiques dans votre propre pratique de recherche, et volonté de faire progresser les pratiques de l'équipe sur ce plan  Capacité démontrée à influencer des décisions techniques en dehors de votre propre équipe, notamment auprès d'équipes produit et ingénierie  Excellentes aptitudes de communication, incluant la capacité à expliquer des travaux techniques complexes à un public non spécialisé et à des dirigeants  Atouts  Expertise dans un ou plusieurs des axes suivants: mémoire et savoir tacite des agents, apprentissage continu, sûreté et alignement, sécurité et détection de menaces, confidentialité, évaluation d'agents  Expérience de travail sur des systèmes d'IA opérant dans des environnements d'entreprise réels, avec les contraintes de conformité, de gouvernance et d'échelle que cela implique  Contributions à des logiciels ouverts, à des jeux de données ou à des bancs d'évaluation utilisés par la communauté  Rôles de service scientifique: comité de programme, édition, organisation d'ateliers  Collaborations académiques ou supervision de doctorants  Maîtrise du français ou intérêt à l'apprendre, dans un environnement de travail montréalais bilingue  Requirements  PhD in computer science, machine learning, or a related field, or equivalent research experience  Eight 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 a research agenda, not only executing one: you have chosen problems before the community turned to them, and you can explain why  Experience providing scientific leadership to cross-disciplinary teams or projects bringing together researchers and engineers  Strong software development skills: you write, maintain, and optimize high-quality research code, and you know what it takes for a result to survive the move into production  Advanced use of agentic tools in your own research practice, and a willingness to advance the team's practices in this area  Demonstrated ability to influence technical decisions beyond your own team, particularly with product and engineering teams  Excellent communication skills, including the ability to explain complex technical work to non-specialist audiences and to executives  Nice to have  Expertise in one or more of the following areas: agent memory and tacit knowledge, continual learning, safety and alignment, security and threat detection, privacy, agent evaluation  Experience with AI systems operating in real enterprise environments, with the compliance, governance, and scale constraints that entails  Contributions to open source software, datasets, or evaluation benchmarks used by the community  Scientific service roles: program committees, editorial work, workshop organization  Academic collaborations or supervision of doctoral students  Fluency in French, or interest in learning it, in a bilingual Montreal work environment  Work Personas  Nous abordons notre monde du travail distribué avec flexibilité et confiance. Les profils de travail (flexible, à distance ou requis au bureau) sont des catégories attribuées aux employés de ServiceN