近日，一起涉及十多家硅谷 AI 初创公司的“简历造假+多头就业”事件震惊了整个科技圈。主角是一位名叫 Soham Parekh 的印度工程师，他凭借在技术面试中的优异表现，先后在多家初创公司就职，甚至部分同时任职，并声称每周工作140小时。

事件的导火索源于图像生成公司 Playground AI 的 CEO Suhail Doshi 在 X（原 Twitter）上的实名举报，随后多家初创公司相继站出证实与 Parekh 的雇佣与解雇经历，包括 Antimetal、Lindy、Create、ComfyUI、Fleet AI 等，几乎清一色为 YC（Y Combinator）孵化背景的企业。

多头就业？还是系统性漏洞？

虽然美国加州法律并未禁止雇员兼职，但 Parekh 的行为之所以引发轩然大波，是因为他存在以下问题：

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  使用伪造学历（如声称拥有 Georgia Tech 硕士学位）

  
  


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  GitHub 项目疑似“包装过度”

  
  


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  Zoom 面试时谎称人在美国，实际IP显示身处印度

  
  


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  屡次被解雇但能轻松再获 Offer，形成雇佣循环

  
  


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  工作交付远低于承诺，甚至多公司反馈其“几乎无产出”

  
  

这一系列行为揭示了当前北美科技公司在远程招聘背景下的五大漏洞：

许多初创公司在招人时过于依赖面试表现和 GitHub 活跃度，对候选人学历、工作经历缺乏核查机制。

Parekh 多次在面试中表现优异，尤其在 React 与 DevOps 领域，但一旦入职就无法履行职责，说明当前技术面试对“长期交付能力”的考察存在缺失。

通过 Zoom 面试与异地远程入职，极易被滥用。“IP 追踪”被多家公司采用验证位置，显示出公司对员工身份与地点的焦虑日增。

许多招聘方坦言，Parekh 能屡次拿到 Offer，与其参与 YC 系初创项目、GitHub 活跃度高有关，但这种“光环式信任”在缺乏交叉验证时，极易成为盲点。

多家公司解雇了 Parekh，却未能及时通过社群或平台共享信息，直到一位 CEO 发帖才引发连锁反应。这也暴露出科技圈在“异常雇员识别”机制上的空白。

对北美HR的警示

本事件不仅是一桩个案，更是一场对北美 HR 制度与工具的“压力测试”。在“远程优先”“AI技术密集”背景下，人力资源工作者需要：

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  建立更专业的 背景核查流程，包括教育机构验证、IP地点确认等；

  
  


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  结合技术评估与行为面试，增强对“真实可持续能力”的识别；

  
  


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  强化员工入职后的 绩效追踪 与多头就业监控机制；

  
  


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  推动行业层面建立 异常简历举报与信息共享系统。

  
  

Soham Parekh 的行为是否构成道德或法律上的越界，还需进一步讨论。但毋庸置疑的是，这场“顶级面霸”事件已为 HR 敲响警钟：招聘不再只是看简历与技术，更需系统性的信任验证与制度设计。

在新一轮 AI 用工浪潮下，HR 不仅要“招得快”，更要“识得准”。