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Accelerating the world's transition to sustainable energy.

Service - Service Advisor, Sejong, Korea

职能技术支持
级别应届/初级
地点Sejong-si, Sejong-si
方式现场办公
类型全职
发布今天
立即申请
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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    关于Tesla

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    Public

    A financial leasing taxi company that provides vehicles to customers

    140,000+

    员工数

    Ciudad De Panamá

    总部位置

    $800B

    企业估值

    评价

    10条评价

    3.8

    10条评价

    工作生活平衡

    2.3

    薪酬

    4.0

    企业文化

    3.2

    职业发展

    4.1

    管理层

    2.8

    65%

    推荐率

    优点

    Innovative projects and cutting-edge technology

    Great team and supportive colleagues

    Good compensation and benefits

    缺点

    Long hours and poor work-life balance

    High pressure and tight deadlines

    Management issues and high expectations

    薪资范围

    1,403个数据点

    Junior/L3

    Mid/L4

    Junior/L3 · Associate Analyst

    2份报告

    $94,875

    年薪总额

    基本工资

    $82,500

    股票

    -

    奖金

    -

    $92,000

    $97,750

    面试评价

    4条评价

    难度

    3.5

    / 5

    时长

    14-28周

    体验

    正面 0%

    中性 75%

    负面 25%

    面试流程

    1

    Application Review

    2

    Recruiter Screen

    3

    Technical Phone Screen

    4

    Take-home Assignment

    5

    Panel Interview

    6

    Offer

    常见问题

    Coding/Algorithm

    Technical Knowledge

    Behavioral/STAR

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    Machine Learning Concepts