Zeyd BOUMEHDI - Thèse en cours

Adresse Professionnelle
LAAS
Toulouse FRANCE
Compte LinkedIn https://www.linkedin.com/in/zeyd-boumehdi/

Projet professionnel :

Recherche en milieu académique
Recherche en entreprise, R&D du secteur privé
Pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
Métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
Entreprenariat des domaines innovants

Techniques maîtrisées :
Informatique: - Langage de programmation: -> Développement Logiciel: Python, C, C++, Java -> Développement Web: HTML, CSS, JavaScript -> Intelligence Artificielle: PyTorch, Scikit-Learn, R - Base de données (SQL / NoSQL) - Virtualisation: Docker, VirtualBox, Vagrant Biologie: Savoir utiliser un Microscope à force atomique (AFM) pour réaliser des expériences avec des cellules.

Doctorat Chimie-Biologie-Santé

- Université de Toulouse

Ecole doctorale : SDM - SCIENCES DE LA MATIERE - Toulouse

Sujet : Robotisation des mesures de Microscopie à Force Atomique (AFM): Applications en biologie

Mots-clés de la thèse : Atomic force microscopy,Automatisation,Biologie cellulaire,Machine learning,mecanobiologue,

Direction de thèse : Etienne DAGUE

Co-direction de thèse : Childérick SEVERAC

Co-encadrement de thèse : Arthur Gaveau

Unité de recherche : LAAS - Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes UPR 8001 - Toulouse
Intitulé de l'équipe : ELiA - Ingénierie pour les sciences du vivant

Master - Machine learning

obtenu en juin 2023 - Université de Lille
Option : Informatique
Informations complémentaires :
Voyages, Jeux Vidéos, Films et collectionneur de vinyles
Langues Vivantes : Anglais B2 - Intermédiaire supérieur - Français C2 - Maternel

Dernière mise à jour le 26 juin 2025