Travailler chez IBM, c’est faire en sorte que la technologie œuvre pour le bien. Découvrez les types de projets sur lesquels travaillent nos IBMers.
Obtenez des conseils avisés pour devenir un data scientist responsable lors de la construction d'un pipeline de modèles.
Découvrez comment la science des données peut aider les entreprises à prévoir, diagnostiquer et résoudre leurs problèmes - et comment vous pouvez y participer.
Nous aspirons à avoir un impact durable et positif sur le monde en matière d’éthique des affaires, d’environnement, ainsi que sur les communautés au sein desquelles nous travaillons et vivons.
Nous soutenons activement les initiatives telles que "Call for Code" qui permettent aux communautés dans le besoin d’accéder à la technologie. En travaillant avec des partenaires tels que les Nations Unies et la Fondation Linux en projets open source, nous sommes en mesure de lutter contre le racisme systémique, d’améliorer l’accès à l’eau potable et de soutenir bien d’autres causes.
Nous donnons à nos IBMers les moyens d’adopter un comportement qui favorise une culture d’inclusion et d’appartenance consciente, où l’innovation peut prospérer. Nous nous engageons a promouvoir, à faire progresser et à célébrer la pluralité de pensée de tous nos employés, et ce, quel que soit leur parcours de vie.
Non seulement IBM a promis de former 30 millions de personnes dans le monde d’ici 2030, mais nos employés se sont également engagés à suivre un minimum de 40 heures d’apprentissage personnel, chaque année, via nos programmes de compétences.
Apprenez à gérer tous les aspects de l'architecture des données et des informations, à partir des exigences commerciales à la conception logique et physique d'une solution informatique.
Travailler avec les meilleurs outils visuels et open source du marché, ainsi qu'avec les options de déploiement les plus flexibles et évolutives.
Soutenez la prise de décision, les engagements des clients et les opérations commerciales grâce à vos compétences en matière de compte-rendus, d'exploration et de visualisation des données.