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Noticias EEUU Repartidor de DoorDash se declara culpable de estafar $2,5 millones en entregas fraudulentas Un exrepartidor de comida se declaró culpable de conspirar con otros para robar más de 2,5 millones de dólares a DoorDash al lograr que la empresa pagara por entregas que nunca ocurrieron, dijeron fiscales en Estados Unidos .
Sayee Chaitanya Reddy Devagiri se declaró culpable el martes en un tribunal federal en San José, California , de un solo cargo de conspiración para cometer fraude electrónico, informó el Departamento de Justicia .
Devagiri, de 30 años, de Newport Beach, California, admitió haber trabajado con otras tres personas en 2020 y 2021 para defraudar a la empresa de entregas con sede en San Francisco , dijeron los fiscales.
Los fiscales dijeron que Devagiri utilizó cuentas de clientes para realizar pedidos de alto valor y luego usó las credenciales de un empleado para acceder al software de DoorDash y reasignar manualmente los pedidos a cuentas de conductores que él y otros controlaban. Luego hizo que las cuentas de conductores fraudulentas informaran que los pedidos habían sido entregados cuando no lo habían sido, y manipuló los sistemas informáticos de DoorDash para pagar a las cuentas de conductores fraudulentas por las entregas inexistentes, dijeron los funcionarios.
Devagiri luego usaría el software de DoorDash para cambiar el estado de los pedidos de "entregado" a "en proceso" y reasignar manualmente los pedidos a cuentas de conductores que él y otros controlaban, comenzando el proceso nuevamente, dijeron los fiscales.
Él es el tercer acusado en ser condenado por su papel en esta conspiración. Otros dos coacusados ya también se declararon culpables de un cargo de conspiración para cometer fraude electrónico, dijeron las autoridades.
Devagiri enfrenta una sentencia máxima de 20 años de prisión y una multa de 250.000 dólares. Tiene otra audiencia en la corte el 16 de septiembre de 2025.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.
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