Senior Applied Research Scientist

About the Team

The Agentic Engineering org at ServiceNow is the customer-obsessed engineering group that builds a conversational AI experience that turns enterprise intent into completed work. We advance how enterprise AI reasons remembers and executes.

The Agent Orchestration team the team youll join owns the execution core: the agent harness orchestration runtime multi-agent coordination memory management and the evaluation frameworks that ensure agents behave correctly in production. Every autonomous action Otto promises depends on what this team ships.

By joining our team youll be at the forefront of our AI transformation journey backed by the global scale of ServiceNow and the agility of a high-growth environment. We are looking for world-class talent to help us extend agentic AI to every employee across every corner of the business.

Léquipe

Lorganisation Agentic Engineering chez ServiceNow est le groupe dingénierie obsédé par le client qui conçoit une expérience dIA conversationnelle transformant lintention dentreprise en travail accompli. Nous faisons progresser la façon dont lIA dentreprise raisonne se souvient et exécute.

Léquipe Agent Orchestration celle que vous rejoindrez possède le cœur dexécution : le harnais dagent le moteur dorchestration la coordination multi-agents la gestion de la mémoire ainsi que les cadres dévaluation qui garantissent que les agents se comportent correctement en production. Chaque action autonome promise par Otto dépend de ce que cette équipe livre.

En rejoignant notre équipe vous serez à lavant-garde de notre transformation IA soutenu(e) par lenvergure mondiale de ServiceNow et lagilité dun environnement à forte croissance. Nous recherchons des talents de classe mondiale pour nous aider à étendre lIA agentique à chaque employé dans tous les secteurs de lentreprise.

What Youll Do

As a Senior Applied Research Scientist you will own significant parts of the agent harness the infrastructure layer that enables AI agents to reason over real enterprise data take action across workflows and run safely at Fortune 500 scale.

• Harness engineering: Design and build the agent execution harness the orchestration layer that routes inputs manages context invokes tools handles retries and surfaces execution state across multi-step agentic workflows
• Reliability at scale: Own the runtimes fault tolerance latency and throughput; design for enterprise workflows that cannot fail silently or non-deterministically
• Observability: Instrument the harness with tracing cost attribution and latency visibility so the team can reason about agent behavior in production and catch failures before customers do
• Prompt infrastructure: Build prompt management systems versioning templating and systematic evaluation that keep agent behavior stable across model updates and configuration changes
• Eval engineering: Design and own evaluation frameworks (unit evals integration evals production monitors) that measure agent quality catch regressions and drive data-informed decisions
• LLM integration: Integrate with and abstract over frontier LLMs managing model routing fallback strategies cost and latency tradeoffs in production
• Technical leadership: Raise the technical bar through architecture decisions code reviews and coaching particularly on agentic design patterns and production AI discipline.
• System boundary design: Define where agent logic lives whats a tool call a sub-agent a hardcoded path or a human escalation and establish those design standards across the team.

Role

En tant que Chercheur(euse) Scientifique Appliqué(e) Senior vous serez responsable de parties importantes du harnais dagent la couche dinfrastructure qui permet aux agents IA de raisonner sur des données réelles dentreprise dagir à travers les flux de travail et de fonctionner en toute sécurité à léchelle Fortune 500.

• Ingénierie du harnais : Concevoir et construire le harnais dexécution des agents la couche dorchestration qui achemine les entrées gère le contexte invoque les outils gère les nouvelles tentatives et affiche létat dexécution à travers des flux de travail agentiques multi-étapes
• Fiabilité à léchelle : Assurer la tolérance aux pannes la latence et le débit du moteur dexécution ; concevoir pour des flux de travail dentreprise qui ne peuvent pas échouer silencieusement ou de manière non déterministe
• Observabilité : Instrumenter le harnais avec du traçage lattribution des coûts et la visibilité de la latence afin que léquipe puisse comprendre le comportement des agents en production et détecter les défaillances avant les clients
• Infrastructure de prompts : Construire des systèmes de gestion de prompts versionnage création de modèles et évaluation systématique qui maintiennent la stabilité du comportement des agents malgré les mises à jour de modèles et les changements de configuration
• Ingénierie dévaluation : Concevoir et gérer des cadres dévaluation (évaluations unitaires évaluations dintégration moniteurs de production) qui mesurent la qualité des agents détectent les régressions et orientent des décisions fondées sur les données
• Intégration LLM : Intégrer et abstraire les LLM de pointe en gérant le routage de modèles les stratégies de repli ainsi que les compromis entre coût et latence en production
• Leadership technique : Élever le niveau technique par des décisions darchitecture des revues de code et du mentorat en particulier sur les modèles de conception agentiques et la discipline de production en IA
• Conception des limites du système : Définir où réside la logique de lagent ce qui relève dun appel doutil dun sous-agent dun chemin codé en dur ou dune escalade humaine et établir ces normes de conception au sein de léquipe

Qualifications :

To be successful in this role you have:

• 4 years building production software systems with a strong track record on reliability performance and scalability
• Hands-on experience shipping generative AI products not just integrating LLM APIs or building prototypes but owning AI-powered features that production users depend on
• Solid depth in how large language models work: failure modes context constraints and how prompt design shapes model behavior at scale
• Practical prompt engineering experience: systematically designing versioning and evaluating prompts across model updates or A/B evaluation cycles
• A real track record in eval engineering not just familiarity but a portfolio of evaluation suites designed shipped and used to drive quality decisions in production AI systems
• Cost and efficiency awareness at the system level: experience reasoning about model routing inference cost and latency tradeoffs in production
• Strong software engineering fundamentals: distributed systems API design and testing discipline
• Comfort operating in fast-moving ambiguous startup-like AI product environments

Nice to Have

• Experience with multi-agent coordination patterns (A2A MCP)
• Familiarity with agent frameworks (LangChain LlamaIndex or similar)
• Prior experience shipping AI systems in enterprise software
• Experience with AI observability tooling (tracing cost tracking LLM-specific monitoring)
• Familiarity with cloud-native infrastructure service observability logging monitoring reliability engineering and production troubleshooting

Pour réussir dans ce rôle vous avez :

• 4 années dexpérience dans la construction de systèmes logiciels en production avec un solide historique en matière de fiabilité de performance et de scalabilité
• Une expérience pratique du lancement de produits dIA générative pas seulement lintégration dAPI LLM ou la création de prototypes mais la responsabilité de fonctionnalités basées sur lIA dont dépendent les utilisateurs en production
• Une solide compréhension du fonctionnement des grands modèles de langage : modes de défaillance contraintes de contexte et la façon dont la conception des prompts influence le comportement des modèles à grande échelle
• Une expérience concrète en ingénierie de prompts : conception versionnage et évaluation systématiques des prompts à travers les mises à jour de modèles ou les cycles dévaluation A/B
• Un véritable historique en ingénierie dévaluation pas seulement une familiarité mais un portefeuille de suites dévaluation conçues livrées et utilisées pour orienter des décisions de qualité dans des systèmes dIA en production
• Une sensibilité aux coûts et à lefficacité au niveau du système : expérience dans lanalyse du routage de modèles du coût dinférence et des compromis de latence en production
• De solides fondamentaux en génie logiciel : systèmes distribués conception dAPI et discipline de test
• À laise dans des environnements de produits IA rapides ambigus de type start-up

Atouts supplémentaires

• Expérience avec les modèles de coordination multi-agents (A2A MCP)
• Familiarité avec les cadres dagents (LangChain LlamaIndex ou similaires)
• Expérience antérieure dans le déploiement de systèmes dIA en logiciel dentreprise
• Expérience avec les outils dobservabilité IA (traçage suivi des coûts surveillance spécifique aux LLM)
• Familiarité avec linfrastructure cloud-native lobservabilité des services la journalisation la surveillance lingénierie de la fiabilité et le dépannage en production.

Additional Information :

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 ServiceNow employees depending on the nature of their work and their assigned work location. Learn more here. To determine eligibility for a work persona ServiceNow may confirm the distance between your primary residence and the closest ServiceNow office using a third-party service.

Equal Opportunity Employer

ServiceNow is an equal opportunity 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 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) ServiceNow may be required to obtain export control approval from government authorities for certain individuals. All employment is contingent upon ServiceNow obtaining any export license or other approval that may be required by relevant export control authorities.

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Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time

Experience: years
Vacancy: 1