Othmane El Bouhali
Data Analyst @Mexens ex.Technique Solaire
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WORK HISTORY
Data Analyst @Mexens ex.Technique Solaire
Évolution naturelle depuis un poste d\'Ingénieur Exploitation après avoir développé en autonomie des outils BI internes ayant significativement amélioré le suivi de production du portefeuille.Conception et maintenance de pipelines de données ETL/ELT sur Google Cloud Platform (GCP) — de l\'ingestion brute aux datasets prêts à l\'analyseConstruction de workflows automatisés intégrant de multiples sources : SCADA, outils de supervision, GMAO, exports métierModélisation et structuration des données dans BigQuery (architecture DataWarehouse, tables faits/dimensions, vues optimisées pour la BI)Conception de rapports et dashboards Power BI (mesures DAX, rafraîchissement incrémental) pour les équipes Supervision, Exploitation, Asset Management et DirectionProduction et maintenance des KPIs solaires : Performance Ratio, analyse de sous-performance, pertes de production par cause, comparaisons prévisionnel/réaliséMise en place de contrôles qualité automatisés (cohérence, détection d\'anomalies, alertes volumétrie) pour garantir un reporting fiable et auditableStandardisation du langage data O&M : dictionnaire de données, KPIs unifiés, conventions de nommageAutomatisation des analyses récurrentes en pipelines schedulés, réduisant la charge manuelle
EDUCATION
Université Le Havre Normandie
Licence professionnelle, énergies électriques et développement durable
Université Le Havre Normandie
Licence ingénierie d'énergie électrique
Ecole Supérieure de Technologie de Casablanca
DUT, Génie électrique
Université Paris-Est Créteil
Master Energie, les énergies renouvelables
ABOUT OTHMANE EL BOUHALI
Parti de l\'exploitation terrain de centrales solaires, j\'ai progressivement construit en autonomie les outils BI internes de mon entreprise — jusqu\'à évoluer naturellement vers un poste de Data Analyst. Aujourd\'hui je gère l\'ensemble de la chaîne data d\'un portefeuille de ~300 centrales photovoltaïques (~100 MWc): pipelines ETL/ELT sur Google Cloud Platform, modélisation DataWarehouse dans BigQuery (tables faits/dimensions, vues optimisées), et restitution via des dashboards Power BI utilisés quotidiennement par les équipes Supervision, Exploitation, Asset Management et Direction. Mon approche repose sur trois piliers : fiabilité des données (contrôles qualité automatisés, détection d\'anomalies, alertes), automatisation des traitements récurrents (pipelines schedulés, reporting autonome), et lisibilité métier (KPIs actionnables : Performance Ratio, analyse des pertes par cause, écarts prévisionnel/réalisé). Ce qui me distingue : une expérience terrain de 2 ans en O&M qui me permet de comprendre la donnée solaire dans sa réalité opérationnelle — pas seulement de la traiter, mais de l\'interpréter et de la traduire en décisions concrètes pour les équipes
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