最近，一位印度工程師在硅谷攪起了不小的風浪，成為了創(chuàng)投圈的“頂流”。

在這個大科技公司還在不斷裁員的行情下，他卻能同時被多家明星初創(chuàng)公司錄用，甚至有些創(chuàng)始人說錄用過他創(chuàng)業(yè)才算圓滿。

一天內，Soham Parekh這個名字沖上了X（原Twitter）熱榜，也登上了Google Trends的飆升關鍵詞。網友們認為他是“百年一遇的人才“，并任命他為“CEO of Multitasking”，有人甚至說微軟最近裁掉9000人就是為了給他騰位置。

突然走紅的Soham Parekh究竟是誰？他又是怎么做到讓整個創(chuàng)業(yè)圈為之“癲狂”的？

7 月 2 日，Playground AI創(chuàng)始人Suhail Doshi在X發(fā)帖稱，這位名叫Soham Parekh的印度工程師，疑似使用了偽造簡歷和虛假的簽證信息，同時為3至5家初創(chuàng)公司工作，騙取多個雇主的信任與多份薪水。

很快，其他創(chuàng)業(yè)者紛紛站出來，講述了自己的“中招”經歷。AI工作流程自動化初創(chuàng)公司Lindy的CEO Flo Crivello表示，他們剛剛聘用了Parekh，但在發(fā)現(xiàn)其履歷和工作狀態(tài)存在異常后，僅用了一周時間就將他解雇?！八嬖嚤憩F(xiàn)極其出色，顯然是經過精心包裝的?！盋rivello說。

Fleet AI聯(lián)合創(chuàng)始人Nicolai Ouporov更是直言，這并不是Parekh的首次“行動”，“他這種操作已經做了很多年了，隨時都在幾家初創(chuàng)公司之間切換?！?/p>

Antimetal的CEO Matthew Parkhurst稱他“聰明又討人喜歡”，但最終不得不因為“工作重點不符”而將其解雇。他甚至半開玩笑地說，雇過Soham的公司，“算是完成了創(chuàng)業(yè)公司的成人禮”。Antimetal是一家由Y Combinator（YC）支持的，利用人工智能幫助企業(yè)削減云服務開支初創(chuàng)公司，而Parekh正是他們在2022 年招聘的第一位工程師。

Doshi此后還曬出了Parekh的簡歷，并直言其中“90% 都是假的”。他還指出，Parekh曾多次聲稱“人在美國出差”，實則常駐印度。

據(jù)美國科技媒體TechCrunch報道，Parekh還申請過多家由Y Combinator支持的初創(chuàng)公司，包括 AI人際關系管理平臺Pally AI，以及AI視頻編輯工具Mosaic等。

打造“超級工程師”人設

一場瞄準YC初創(chuàng)企業(yè)的騙局

Parekh所做的第一步，是建立一個極具可信度的身份，一個專為早期創(chuàng)業(yè)公司“量身定制”的人設。

他在簡歷中聲稱自己本科畢業(yè)于孟買大學，擁有美國名校喬治亞理工的碩士學位，主修AI與分布式系統(tǒng)，工作經歷則覆蓋了多個AI明星公司，例如Synthesia、Alan AI 與 Union.ai等等。

在技術能力上，他介紹自己在前端、后端、模型部署、自動化工具鏈、K8s等等都有經驗。反正就是你能想到的熱門技術，基本上他都寫了，看到這樣的簡歷，招聘方不由自主地就覺得這人能頂一整個小團隊。

Parekh還展示了一條堪稱夢幻的職業(yè)軌跡：曾在多個知名科技初創(chuàng)公司擔任高級工程師，包括Dynamo AI（2024 年起，合同工）、Union.ai（2023 年）、Synthesia（2021–2022 年）、Alan AI（2021 年）、以及GitHub（2020 年，開源研究員）。

當然，打造“完美”的簡歷只是第一步，Parekh還瞄準了初創(chuàng)企業(yè)招聘的薄弱環(huán)節(jié)。

這些YC項目普遍人手緊張，創(chuàng)始人常常都身兼數(shù)職，更不用說擁有完善的人力資源和法務流程。所以它們無法有效地去驗證一個候選人是否與其他公司有并行合同，是否存在簽證問題，甚至是否真的在美國工作。

同時，由于項目普遍處于高速成長期，為了追求產品快速上線，他們極度需要能夠快速上手的候選人，非常遠程工作和兼職友好。

Parekh從不以正式雇員身份入職，而是優(yōu)先尋找合同工、遠程崗位。因為這些職位的背景審查流程更簡單粗糙，可以讓他實現(xiàn)快速入職和領薪水。

更關鍵的是，Parekh切切實實地短暫參與過一個YC項目，從而營造出“我是YC社群的一員”的可信感。

YC背書的項目之間本身就處于高度互信關系中。一個創(chuàng)業(yè)者用過的人才，很可能被另一個YC創(chuàng)始人直接聘用，這種“鏈式信用復制”正是他能在YC社群中反復跳轉的關鍵。

一位自稱曾雇傭過Parekh的用戶在Reddit上回憶說，面試時的他幾乎完美，給人的感覺像是那種站在技術金字塔頂尖、屬于前1%甚至0.1%的工程師。但一旦進入實際工作階段，他就開始不斷找借口推脫任務，交付一拖再拖。這些理由起初還能說得過去，后來則越來越離譜，直到最后你不得不承認，他壓根就是在撒謊。

多位和Parekh共事過的創(chuàng)始人透露，他會在剛入職時很活躍，但很快就不再響應任何任務。工程代碼幾乎為零，甚至在GitHub上還能發(fā)現(xiàn)他同時出現(xiàn)在其他項目的代碼倉庫中。離譜的是，一些公司發(fā)現(xiàn)他交付的監(jiān)控腳本與他們無關，像是“模板化”的產出，疑似從其他項目中復制粘貼過來。

明顯，他的目標從來都不是認真做事，而是盡可能在多家公司“掛職領薪”，只要能多撐一天，就是多賺一天的錢——交付是其次，關鍵是拖得久、拿得多。

在周四上線的TBPN播客中，Parekh親口承認自己從2022年開始就一直身兼多職，理由是“財務困難，需要從更多雇主那里獲得收入”。

（Parekh在TBPN播客節(jié)目中）

盡管被公眾視作騙子，但他本人并不避嫌，反而試圖將這場爭議轉化為新的機會。Parekh隨即在自己的社交媒體上高調宣布，已加入一家做AI視頻混音的創(chuàng)業(yè)公司。

這正是典型的硅谷風格。就像美國科技媒體TechCrunch所評論的，無數(shù)硅谷初創(chuàng)公司都擅長把爆紅、爭議、甚至“翻車現(xiàn)場”轉化為流量與資本——如果一切順利，Parekh也許哪天真能靠這場風波成了富豪。

Parekh只是冰山一角

AI正“蠶食”遠程工作的信任機制

在美國，像Parekh這樣在多家公司同時遠程任職、獲取多份薪水的現(xiàn)象，早已有了一個專有名詞：Overemployed（多重就業(yè)者）。

Reddit上的 r/overemployed 社區(qū)擁有超過40萬成員，是一個專門討論“如何在不被發(fā)現(xiàn)的情況下同時打多份工”的熱門板塊。

從如何在多家公司之間靈活切換Slack和Zoom賬戶、用“鼠標抖動器”模擬在線狀態(tài)、巧妙排布日歷避開沖突會議，到使用自動化工具提前生成standup匯報，各種“實用技巧”在這里應有盡有。

知名投資人Deedy Das在LinkedIn上也直言Parekh不過是“冰山一角”，還有數(shù)以千計的“多線程打工人”用鼠標抖動器制造活躍狀態(tài)、會議永遠不開攝像頭、日歷里塞滿‘深度專注時間’，甚至把核心任務轉包出去。

Das還引用了一個r/overemployed社區(qū)中的匿名案例：這位用戶自稱同時拿著五份遠程工作，年薪總計超過80萬美元。他在帖子里坦言：“面試就應該是游戲。撒謊、欺騙、偷竊，借助AI贏下這一局?！?/p>

在過去，要偽造一份可信的履歷、同時應付多家公司、在面試中滔滔不絕，門檻并不低——你需要過人的演技、強大的記憶力和時間管理技巧。而現(xiàn)在，AI把這一切的“成本”降到了幾乎為零。

ChatGPT和豆包可以幫你潤色簡歷、生成面試回答、模擬系統(tǒng)設計場景；GitHub Copilot或者Cursor能幫你產出“看起來不錯”的代碼；Notion AI能幫你寫日報和周報；即便是在Zoom上面試，也有插件能在屏幕上提示最佳答案。

Parekh之所以能在多家公司之間自由穿梭，從招聘系統(tǒng)中反復得手，靠的不只是操作技巧，而是他踩中了一個被AI重構的遠程工作現(xiàn)實——這個現(xiàn)實里，“人設比交付更容易獲得”，“扮演比真實更容易維護”。

這種現(xiàn)實甚至正在改變科技公司對遠程招聘的信心。

在硅谷大科技公司就職的工程師Eric向我們透露，過去幾個月里，他們團隊因為業(yè)務擴張頻繁招人。但遠程面試過程中頻頻“踩雷”：一位候選人在被要求共享屏幕時，不小心露出了桌面上的AI面試輔助工具，當場被刷掉；還有一位已經通過面試入職的工程師，入職后能力與線上表現(xiàn)完全不符，被團隊懷疑用了AI工具“通關”。最終，公司決定對其進行勸退，并計劃在中高級崗位上逐步恢復線下面試機制。

有意思的是，革新了生產力的AI公司更早地意識到AI對線上面試的影響，并加上了“物理”防備措施。有網友在“一畝三分地”等社區(qū)分享稱，自己參加xAI和一些同類型的AI公司面試時，對方要求除了電腦自帶攝像頭，還需架設第二臺攝像頭對著本人和屏幕，以此防止使用AI作弊。

與其說這是一起騙局，Parehk的故事更像是一次對整個系統(tǒng)判斷力的嘲諷。

當履歷可以被偽造、能力可以“生成”、面試可以“腳本化”，AI技術的進步的確讓生產力大大提高了——但也讓欺騙更容易、更隱蔽。

當技術越來越擅長模擬真實，我們是否還能識別真實？又該如何重建判斷和信任的機制？