Description du postePrésentation de l'équipeL'équipe Applied AI Forward Deployed Engineering (FDE) de ServiceNow est l'endroit où les idées audacieuses se transforment en actions concrètes. Nous collaborons avec nos clients les plus stratégiques pour façonner l'avenir de l'IA en entreprise. Ensemble, nous identifions les opportunités à forte valeur ajoutée, accélérons les résultats commerciaux et construisons des solutions IA natives réutilisables qui font progresser la plateforme Now AI.
Notre mission : Nous collaborons étroitement avec nos clients pour créer des solutions IA intelligentes et évolutives qui répondent à leurs enjeux les plus critiques. En nous immergeant dans la complexité du terrain, nous livrons rapidement, itérons avec méthode et transformons chaque succès en modèles réutilisables qui accélèrent la transformation à travers la plateforme Now et l'entreprise au sens large.
Pourquoi ce poste est importantLes Forward Deployed Engineers travaillent aux côtés de nos clients et transforment des problèmes commerciaux ambigus en systèmes d'IA fonctionnels. En tant qu'ingénieur GenAI/ML au sein de l'équipe FDE, vous serez amené à :
- Collaborer directement avec les clients pour découvrir des problématiques et cadrer des cas d'usage IA à fort impact.
- Concevoir et construire des systèmes GenAI/ML de bout en bout - pipelines RAG, workflows agentiques, évaluation et garde-fous - et les déployer en production.
- Prototyper rapidement, itérer avec des utilisateurs réels et consolider les projets pilotes en services fiables et surveillés.
- Assumer la relation technique, en assurant la traduction entre les parties prenantes métier et l'ingénierie.
- Élever le niveau de rigueur en ML et la qualité d'ingénierie au sein de l'équipe.
Qui vous êtesDes bâtisseurs avant tout. Nous ne privilégions pas le pedigree - nous recherchons des ingénieurs obsédés par le client, avec une véritable profondeur en ML et l'étendue technique nécessaire pour livrer de bout en bout, capables de passer rapidement de l'idée au logiciel fonctionnel.
Vous êtes une personne dynamique et innovante, capable de résoudre des problèmes, qui s'épanouit dans des environnements complexes et en constante évolution. Doté(e) d'un esprit analytique solide et d'une passion pour l'IA, vous excellez à transformer l'ambiguïté en clarté. Votre capacité à synthétiser les données, les workflows et les motivations des utilisateurs vous permet d'identifier des solutions à fort impact, alignées sur les besoins des clients et les objectifs commerciaux.
Vous incarnez les valeurs de ServiceNow :- Le client avant tout : Vous privilégiez la création de valeur par les résultats commerciaux.
- Innovation audacieuse : Vous remettez en question les conventions et recherchez la simplicité par la conception.
- Une seule équipe : Vous collaborez en profondeur entre les fonctions et construisez à travers une responsabilité partagée.
- Intégrité et appartenance : Vous établissez la confiance, favorisez l'inclusion et dirigez avec empathie.
Ce que vous ferez- Piloter la découverte stratégique : Identifier les opportunités d'IA à fort impact en animant des ateliers pratiques et en alignant les parties prenantes.
- Architecturer des solutions IA natives : Concevoir des systèmes utilisant les LLM, les pipelines RAG, la logique de récupération et l'orchestration des workflows.
- Accélérer la livraison avec les ingénieurs : Collaborer étroitement avec les FDSE pour construire, tester et itérer des solutions fonctionnelles rapidement.
- Codifier les meilleures pratiques : Créer des cadres reproductibles, des modèles réutilisables et des composants modulaires.
- Favoriser l'adhésion : Influencer l'adhésion des clients et des dirigeants grâce à une narration claire et un cadrage précis des solutions.
- Faire valoir les enseignements du terrain : Recueillir les retours des déploiements pour orienter la stratégie produit et prioriser les besoins de la plateforme.
- Permettre la mise à l'échelle : Outiller les équipes internes et les clients pour étendre les succès grâce à la documentation et aux ressources d'intégration technique.
À quoi ressemble le succès- Livraison d'une solution prête à l'emploi : Vous livrez une solution IA validée et prête à l'emploi dans un délai de 8 à 12 semaines, répondant directement à un problème commercial critique.
- Réutilisation à grande échelle : Vos livrables - des prompts à la logique d'orchestration - sont exploités par d'autres équipes et codifiés pour être mis à l'échelle.
- Évolution de la plateforme : Votre travail contribue à façonner la plateforme Now grâce à des retours produit structurés et une influence architecturale.
- Transformation commerciale : La solution IA que vous avez menée se traduit par des gains mesurables en efficacité, automatisation, adoption ou satisfaction.
- Trajectoire vers la production : La solution que vous livrez devient le fondement d'un déploiement en production à grande échelle dans les environnements clients.
- Partenaire de confiance sur le terrain : Les clients et les parties prenantes internes vous perçoivent comme un partenaire stratégique, fiable et techniquement crédible.
Team BioServiceNow's Applied AI Forward Deployed Engineering (FDE) team is where bold ideas meet transformative action. We partner with our most strategic customers to shape the future of enterprise AI. Together, we identify high-value opportunities, accelerate business outcomes, and build reusable AI-native solutions that advance the Now AI Platform.
Our mission: We partner deeply with our customers to build intelligent, scalable AI solutions that solve their most mission-critical challenges. By embedding in real-world complexity, we deliver fast, iterate with purpose, and transform every success into reusable patterns that accelerate transformation across the Now Platform and the broader enterprise.
Why This Role MattersForward Deployed Engineers sit alongside our customers and turn ambiguous business problems into working AI systems. As a GenAI/ML Engineer on the FDE team, you will:
- Partner directly with customers to discover problems and frame high-impact AI use cases.
- Design and build end-to-end GenAI/ML systems - RAG pipelines, agentic workflows, evaluation, and guardrails - and ship them to production.
- Prototype quickly, iterate with real users, and harden pilots into reliable, monitored services.
- Own the technical relationship, translating between business stakeholders and engineering.
- Raise the bar for ML depth and engineering quality across the team.
Who You Are: Builders first. We do not weigh pedigree - we want customer-obsessed engineers with genuine ML depth and the engineering breadth to ship end to end, who move fast from idea to working software.
You are a dynamic and innovative problem-solver who thrives in complex, fast-paced environments. With a strong analytical mindset and a passion for AI, you excel at transforming ambiguity into clarity. Your ability to synthesize data, workflows, and user motivations allows you to identify impactful solutions that align with customer needs and business objectives.
You embody ServiceNow's values:- Customer First: You prioritize delivering value through business outcomes.
- Bold Innovation: You challenge convention and seek simplicity through design.
- One Team: You collaborate deeply across functions and build through shared ownership.
- Integrity and Belonging: You build trust, foster inclusion, and lead with empathy.
What You'll Do: - Lead Strategic Discovery: Identify high-impact AI opportunities by running hands-on workshops and aligning stakeholders.
- Architect AI-Native Solutions: Design systems using LLMs, RAG pipelines, retrieval logic, and workflow orchestration.
- Accelerate Delivery with Engineers: Collaborate closely with FDSEs to build, test, and iterate functional solutions quickly.
- Codify Best Practices: Create repeatable frameworks, reusable templates, and modular components.
- Drive Alignment: Influence customer and executive buy-in through clear storytelling and solution framing.
- Advocate Field Insights: Capture feedback from deployments to shape product strategy and prioritize platform needs.
- Enable Scale: Equip internal teams and customers to expand success through documentation and technical onboarding assets.
What Success Looks Like: - Solution-Ready Build Delivered: You deliver a validated AI solution-ready build within 8-12 weeks that directly addresses a business-critical problem.
- Widespread Reuse: Your assets-from prompts to orchestration logic-are leveraged by other teams and codified for scale.
- Platform Evolution: Your work contributes to shaping the Now Platform through structured product feedback and architectural influence.
- Business Transformation: The AI solution you've led results in measurable gains in efficiency, automation, adoption, or satisfaction.
- Production Trajectory: Your delivered solution becomes the foundation for scaled production deployment across customer environments.
- Trusted Field Partner: Customers and internal stakeholders see you as a strategic, dependable, and technically credible partner.
Qualifications- Maîtrise de l'IA - Expérience démontrée dans l'utilisation ou la réflexion critique sur l'intégration de l'IA dans les processus de travail, la prise de décision et la résolution de problèmes. Cela peut inclure l'utilisation d'outils basés sur l'IA, l'automatisation de workflows, l'analyse d'insights générés par l'IA, ou l'évaluation de l'impact potentiel de l'IA sur la fonction ou l'industrie.
- Expérience pertinente - 8+ années d'ingénierie logicielle, incluant 2+ années à construire et déployer des systèmes dans des rôles orientés client ou intégrés.
- Expérience appliquée en ML/IA - 3+ années à construire des systèmes ML ou IA en production de bout en bout : de la préparation des données au déploiement, à la surveillance et à l'itération. Capable de raisonner sur le choix des modèles et les compromis entre le prompting, le RAG et le fine-tuning - y compris savoir quand ne pas utiliser un modèle.
- Développement d'applications LLM - Expérience pratique avec la génération augmentée par récupération (RAG), les embeddings et les bases de données vectorielles (pgvector, Pinecone, Weaviate, FAISS), l'ingénierie et le chaînage de prompts, les sorties structurées et l'appel de fonctions/outils, la gestion du contexte, et les workflows agentiques ou multi-étapes.
- Rigueur d'évaluation - Capacité à définir des métriques de succès et à construire des harnais d'évaluation pour des systèmes non déterministes : jeux de données de référence (golden datasets), évaluations hors ligne, LLM-as-judge, tests A/B et rétroaction avec supervision humaine (human-in-the-loop). Capable de diagnostiquer les hallucinations, la régression de qualité et la dérive des modèles en production.
- Fondements du ML - Connaissance pratique des concepts fondamentaux du ML et de l'apprentissage profond (apprentissage supervisé, embeddings, transformers, attention, tokenisation, fenêtres de contexte, quantification) suffisante pour prendre des décisions d'architecture judicieuses et collaborer de manière crédible avec les partenaires en science des données.
- Frameworks et plateformes - LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, ou équivalent; PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn; l'écosystème Hugging Face; ainsi que les principales API et plateformes de modèles (Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Vertex AI).
- Architecture système - Capacité avérée à concevoir et implémenter des logiciels IA natifs dans des environnements de production.
- Profondeur en ingénierie - Solide en back-end (Python, Node.js, Java), front-end (React, Angular), et API (REST/GraphQL).
- Performance et observabilité - Compétent dans le débogage de systèmes distribués, l'optimisation de la latence et du débit, et la mise en œuvre de la surveillance. Spécifiquement pour les systèmes IA : suivi des tokens et des coûts, traçage et débogage au niveau des spans (LangSmith, Arize, Weights & Biases, OpenTelemetry), et télémétrie de la qualité.
- Maîtri
