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Service – Service Advisor, Busan, Korea

Tesla

Service – Service Advisor, Busan, Korea

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부산광역시, Busan Gwang'yeogsi

·

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Full-time

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Position Description

  • Service Advisor는 서비스 센터에 방문하는 모든 고객의 요구사항과 기대에 부응하는 전문적인 서비스를 제공합니다. 또한 서비스 센터에 방문을 희망하는 고객의 요구사항을 미리 확인하고 준비하여 고객에게 최상의 서비스를 제공합니다. '놀랍도록 풍요로운 세상'을 만들어가기 위해 서비스 센터 및 고객접점에서 업무를 하는 직무입니다. 

 

Responsibilities

  • Tesla 사내 시스템을 활용하여 고객의 방문 일정, 작업지시서, 견적서 및 송장 관리
  • 서비스 센터 방문 고객 (예약 및 비예약)에 대한 응대를 책임지며 고객의 문의사항에 대해 신속하게 대응
  • 내부 정책을 준수하며 기존 및 새로운 프로그램에 대한 피드백 적극적 제공
  • 고객에게 제공한 해결방법 및 데이터를 정확하게 기록하여 Tesla 사내 시스템에 입력
  • 정비 예상 완료 시간, 서비스 진행 사항 업데이트 및 조치 결과에 대한 의사소통 수행
  • 차량의 점검 및 정비 후 수리 완료여부 확인 및 작업 중 손상된 부분이 있는지 확인
  • 각 고객과 정비 완료된 차량 전달을 위한 일정 조율
  • 제공된 서비스에 대한 고객 평가 확인 및 만족도 조사 수행

 

Requirements

  • 자동차 산업에서 2년 이상의 고객 상담업무 또는 유사한 경력을 보유하신 분
  • 서비스 센터 응용 시스템, Outlook 과 MS Office과 같은 기본적인 컴퓨터 기술에 이해가 높은 분
  • 자동차 운전면허증을 보유한 분
  • 자동차 기술 관련 전문 학사 학위 또는 자격증 소지자 우대
  • 자동차 점검, 진단 및 정비와 관련된 자동차 기술에 대한 이해를 가진 분
  • 세심하고 빠른 변화에 적응할 수 있는 분
  • 새로운 자동차 기술에 대한 학습 의지가 높으신 분
  • 정확한 기록과 보고서 작성이 가능한 분
  • 여러 우선순위를 효율적으로 처리하고 마감일을 준수하는 분
  • 팀 기반 환경에서 공동 목표를 달성한 분

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About Tesla

Tesla

Tesla

Public

A financial leasing taxi company that provides vehicles to customers

140,000+

Employees

Ciudad De Panamá

Headquarters

$800B

Valuation

Reviews

3.1

5 reviews

Work Life Balance

1.5

Compensation

1.2

Culture

1.3

Career

1.8

Management

1.1

15%

Recommend to a Friend

Pros

Strong financial performance

Revenue growth

Company achieving targets

Cons

Poor compensation and raises below inflation

Union-busting and anti-labor practices

Unpaid work demands and wage theft

Salary Ranges

3,570 data points

Junior/L3

Mid/L4

Junior/L3 · Associate Analyst

2 reports

$94,875

total / year

Base

$82,500

Stock

-

Bonus

-

$92,000

$97,750

Interview Experience

4 interviews

Difficulty

3.5

/ 5

Duration

14-28 weeks

Experience

Positive 0%

Neutral 75%

Negative 25%

Interview Process

1

Application Review

2

Recruiter Screen

3

Technical Phone Screen

4

Take-home Assignment

5

Panel Interview

6

Offer

Common Questions

Coding/Algorithm

Technical Knowledge

Behavioral/STAR

System Design

Machine Learning Concepts