Curriculum Vitae
Saepul Reza Alparizi
Media Social
Visi saya menjadi pribadi yang terus belajar, berkembang, dan memberi dampak positif melalui pekerjaan. Saya tertarik pada bidang IT karena senang memecahkan masalah dan mengembangkan solusi digital. Bidang ini menantang dan mendorong saya untuk terus belajar serta berkontribusi dalam meningkatkan efisiensi kerja melalui teknologi.
Agustus 2024
Universitas Teknologi Yogyakarta
S1 • Teknik Informatika • IPK 3.81
Juli 2024 - Oktober 2023
Marketing staff
PT BRI Asuransi Indonesia • Magang
Pengelolaan Dokumen dan Data: Pemindaian, pengarsipan, entry data polis, dan jurnal keuangan nasabah.
Pemasaran Produk Asuransi: Menawarkan produk asuransi dan membangun kerjasama dengan mitra seperti Pegadaian, hotel, dan universitas.
Hubungan dan Layanan Pelanggan: Membangun relasi, menjaga kepercayaan nasabah, dan menangani pembatalan serta klaim polis.
Promosi dan Event: Mengikuti pameran, gathering, dan kegiatan institusi untuk memperkenalkan produk asuransi.
Penanganan Klaim dan Administrasi: Melakukan survei lokasi klaim, penyiapan surat penagihan premi, dan layanan administrasi
terkait polis.
Mei 2024
Growth-Driven Design Certified
HubSpot Academy • 8405f925996d447eb5c3f6b78671926c
Mempelajari cara memanfaatkan Desain Berbasis Pertumbuhan (GDD) untuk agensi dalam kursus sertifikasi HubSpot Academy. Mempelajari cara membuat desain web yang gesit, manajemen proyek, dan strategi penetapan harga. Desain yang didorong oleh pertumbuhan dan memberikan hasil yang lebih baik bagi klien.
Media
Mei 2023
Data Engineering Professional Certification
Oracle Rapidminer • saepul-reza-alparizi-1b033482-5ea5-430c-93a6-f5aaf2e47239-certificate
Mempelajari dan mengerjakan dasar-dasar rekayasa data, mulai dari Akses Data, Transformasi Dasar, Bekerja dengan Beberapa Set Data, Tabel Pivot, Rutin, dan Pemrosesan Teks Sederhana.
Media
Mei 2023
Machine Learning Professional Certification
Oracle Rapidminer • saepul-reza-alparizi-ed2268e8-7b4e-46d0-8771-f3ccec9b1c12-certificate
Mempelajari dan pelajari dasar-dasar pembelajaran mesin, mulai dari Klasifikasi, Regresi, Penilaian, Validasi Penahanan, Korelasi, Pentingnya Fitur, Pengelompokan, dan Aturan Asosiasi.