Компанії звикли перевіряти, чи не прикрашає кандидат свій досвід у резюме. Проте, в сучасних умовах, вони також повинні звертати увагу на інше: чи дійсно на співбесіді присутня та сама особа, чий ім'я, фотографія та кар'єрний шлях зазначені в документі. У міжнародному середовищі вже виявляють випадки використання чужих особистих даних, участі підставних осіб у технічних інтерв'ю та віддалених працівників, які отримують доступ до корпоративних систем під чужими іменами.
У недавні роки розмежування між схожими сценаріями стало менш явним. Тому рекрутеру вже не достатньо лише порівняти резюме з профілем у LinkedIn і провести традиційне інтерв'ю.
Фальшивий кандидат може успішно пройти декілька стадій перевірки.
Один з найвідоміших випадків — справа Крістіни Чепмен. Її визнали винною у причетності до схеми, що сприяла північнокорейським експертам у отриманні роботи шляхом використання чужих особистих даних. У цій схемі було зловживано особистою інформацією 68 американських громадян та обмануто 311 підприємств.
Проте не всі випадки з фейковими кандидатами та сфальсифікованим досвідом пов'язані з підміною особи. На ринку трапляються кейси використання "орендованих" імен і документів, викуплених профілів у LinkedIn, технологій face swap, дипфейків під час відеоспівбесід і засобів зміни голосу. І, звісно, лишається актуальним просте прикрашання досвіду у резюме.
На що звертають увагу дослідження:
Більше 75% компаній виявили невідповідності в інформації, наданій кандидатами. Найчастіше це стосувалося даних про професійний досвід, освітній рівень та наявність судимостей (дані з дослідження HireRight Global Benchmark).
45% респондентів зізналися, що адаптували свої резюме, щоб відповідати критеріям вакансії, тоді як 21% вказували навички, яких насправді не мали (Greenhouse Workforce & Hiring Report).
* 35% керівників стикалися з випадками, коли під час віртуального інтерв'ю замість кандидата з'являлася інша особа (опитування Checkr).
* 18% рекрутерів виявили, що кандидати, ймовірно, застосовували технології deepfake під час проходження співбесід (Звіт Greenhouse 2025 про штучний інтелект у наймі).
Звичайні методи перевірки не завжди здатні виявити шахрайство. У 2024 році компанія з кібербезпеки KnowBe4 поділилася досвідом, як вона найняла фальшивого кандидата на позицію Principal Software Engineer. Чотири співбесіди, перевірка рекомендацій та фонова перевірка виявилися безрезультатними. Це свідчить про те, що навіть наявність декількох етапів відбору не забезпечує надійності системи.
За прогнозами Gartner, ситуація лише загострюватиметься: до 2028 року кожен четвертий профіль кандидата буде фейковим. Якщо прогноз справдиться хоча б частково, перевірка консистентності профілю стане такою ж базовою частиною роботи рекрутера, як скринінг досвіду.
Частіше за все фальшивка проявляється не через технологічні аспекти, а завдяки нюансам.
Гучні справи про викрадені особистості чи laptop farms можуть створювати враження, що фейкові кандидати -- проблема, далека від України. Насправді українські рекрутери також регулярно стикаються з фейками.
У нашій команді я нечасто стикаюся з випадками, коли профіль одразу викликає підозри у фальшивості. Частіше за все, підозри виникають у тих профілів, які виглядають занадто ідеально.
Проблеми виникають, коли намагаєшся отримати роз’яснення контексту:
* Над яким виробом ви займалися?
* Хто ним користувався?
Яке питання ваша команда намагалася розв'язати?
* Чому обрали саме це технічне рішення?
Який результат було отримано?
Під елегантними висловлюваннями раптово виявляються відсутніми причинно-наслідкові зв'язки.
Особливо складно перевіряти кандидатів, які вказують досвід у великих міжнародних компаніях. Знайти конкретного менеджера, отримати рекомендацію чи просто ідентифікувати людину через публічний digital footprint значно важче.
У нашій діяльності трапився ще більш вражаючий випадок: одного кандидата наша команда майже запропонувала клієнтам сім разів. Щоразу він з'являвся під новим ім'ям і з відмінним профілем.
Існують випадки, коли зустрічаються неперсоналізовані електронні адреси, університети, які не мають реального існування, спеціальності, що ніколи не викладалися у згаданому навчальному закладі, або профілі на LinkedIn, чия історія не відповідає даним у резюме.
Бувають і простіші невідповідності. Людина зазначає, що багато років жила або навчалася у певній країні, але не орієнтується у базовому локальному контексті. У нас були кандидати, які розповідали про релокацію до родичів у Дніпро чи інше українське місто, але під час розмови дивувалися факту повномасштабної війни й не могли пояснити обставини свого переїзду.
Наша команда найчастіше стикається з подібними ситуаціями в галузі міжнародного найму, особливо у сферах Blockchain, DevOps, а також в популярних технологічних стеків, таких як React, Python і Java.
Прикрашання CV нікуди не зникло
На тлі розвитку технологій deepfake та випадків викрадення особистостей не можна ігнорувати набагато простішу, але не менш важливу проблему — свідоме спотворення досвіду. Моя колега, IT-рекрутер Катерина Павлова з компанії ITExpert, поділилася зі мною вражаючим прикладом зі своєї професійної практики:
Кандидат звернувся до мене за порадою щодо пошуку роботи. Під час нашої бесіди стало очевидно, що насправді його мета полягає у створенні резюме, яке б виглядало так, ніби він вже має чималий досвід, а не є новачком. Він також хотів підготуватися до співбесід, щоб рекрутери та технічні інтерв'юери не помітили жодних розбіжностей. Звичайно, я відмовилася його в цьому підтримувати.
Видалення непотрібного короткострокового проєкту з резюме, зміна його структури або більш детальний опис релевантних завдань – це звичайні кроки при редагуванні CV. Однак, додавання років досвіду, яких насправді не було, технологій, з якими особа не працювала, чи вигаданих проєктів – це вже зовсім інша справа.
Що я перевіряю в першу чергу
Я б не радила створювати жорсткий чек-лист у стилі "нова сторінка LinkedIn = фейк". Це швидко призведе до хибно позитивних результатів і відсіювання нормальних кандидатів.
Замість цього, доцільніше аналізувати цілісну історію. Ось кілька виразних ознак, які можуть свідчити про ймовірну фейковість на початкових стадіях спілкування:
Антифрод-інструменти можуть бути корисними, проте не забезпечують стовідсоткову впевненість у виявленні підміни під час співбесід. У досвіді ITExpert був випадок, коли навіть спеціалізоване програмне забезпечення не змогло виявити дипфейк під час відеоінтерв'ю.
Поряд із поширенням фейкових профілів зростає й ймовірність виникнення помилкових підозр. Атиповий LinkedIn, незвичний шлях кар'єри чи погана якість зображення вже можуть стати причинами для недовіри. Компанії потрібно розробити механізм перевірки, який зможе відсікти підробки, не покараючи при цьому людей за їх нестандартні біографії.
#Університет #Дніпро #Заклад вищої освіти #Україна #Історія #Сценарій #Штучний інтелект #Комп'ютерна безпека #Інформаційні технології #Місто #Блокчейн #Python (мова програмування) #LinkedIn #Персональні дані #Java (мова програмування) #Релевантність (пошук інформації) #Управління #Анотація #Gartner #Benchmark (венчурна компанія) #DevOps
