No sábado, 24 de Setembro de 2022, membros do Comité de Serviço Comunitário de Roeslein trabalharam com Habitat em St. Louis. Louis para construir 8 secções emolduradas para uma nova casa no norte do condado de St. Louis. A equipa da Roeslein trabalhou no armazém Habitat no sul de St. Louis. Também ajudou a equipa da Habitat na organização e limpeza do seu armazém.


Os líderes da construção de habitates estimaram que estes quadros constituem 60% da estrutura da casa, que a equipa completou em 7 horas de trabalho. Cada membro da equipa foi capaz de cortar, medir e pregar os pedaços de madeira necessários para montar os caixilhos das janelas, caixilhos das portas e caixilhos das escadas das paredes da casa.


Michael Oles, Director de Projecto I de Roeslein, disse: “A equipa Roeslein montou as molduras da casa no sábado e fez um trabalho fantástico. Estou grato aos membros da equipa que abdicaram de parte do seu sábado para ajudar. Este evento foi o segundo Dia de Construção do Comité de Serviço Comunitário com Habitat para a Humanidade, e Habitat está entusiasmado até agora com o trabalho da nossa equipa e quer que Roeslein regresse pelo menos uma vez por ano”.


A estação de televisão local CBS KMOV patrocina esta casa. O Comité de Serviço Comunitário de Roeslein realizará outro evento de construção no final do ano para continuar a trabalhar na casa no local de trabalho.


Este evento foi tornado possível através do programa Roeslein Way. O programa Roeslein Way permite aos empregados beneficiarem os outros e desafiarem-se mutuamente sobre como contribuem para fazer das suas comunidades um lugar melhor para trabalhar e viver. A Roeslein encoraja todos os empregados a dedicarem o seu tempo ao serviço da comunidade local. Os trabalhadores têm a oportunidade de se voluntariarem como um grupo para terem impacto nas comunidades circundantes, enquanto constroem relações valiosas entre colegas de trabalho de uma forma positiva. Para mais informações, visite The Roeslein Way – Roeslein & Associates, Inc.

Traduzido com DeepL