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Applied Research Scientist

Job in Quebec City, Québec, Province de Québec, Canada
Listing for: ServiceNow
Full Time position
Listed on 2026-10-29
Job specializations:
  • Software Development
    AI Engineer (Applied/Software)
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 120000 - 180000 CAD Yearly CAD 120000.00 180000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Staff Applied Research Scientist
Location: Quebec City

Tout a commencé sous le soleil de San Diego, en Californie, en 2004, lorsqu’un ingénieur visionnaire, Fred Luddy, a vu le potentiel de transformer notre façon de travailler. Aujourd’hui, Service Now 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®. Notre plateforme intelligente basée sur le nuage connecte de manière transparente les personnes, les systèmes et les processus pour permettre aux organisations de trouver des méthodes de travail plus intelligentes, plus rapides et meilleures.

Mais ce n’est que le début de notre voyage. Joignez‑vous à nous dans la poursuite de notre objectif de rendre le monde meilleur pour tous.

It all started when engineer Fred Luddy wrote code that automated a tedious task for his coworker, Phyllis. She cried tears of joy. 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, Service Now is the AI control tower for business reinvention. Our Service Now 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. And we're just getting started.

Join us to put AI to work for people.

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. Service Now 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. Service Now 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…

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