Jarvi je náborová platforma pro 300+ agentur ve Francii i napříč Evropou. Rychlý produktový vývoj je klíčovou součástí toho, jak tým konkuruje – jenže právě ten vytváří problém s lokalizací: obsah se rozchází dřív, než ho překladový cyklus stihne dohnat.

Dva problémy, jedna příčina#

Lokalizační výzvy Jarvi byly ve skutečnosti jedním problémem ve dvou podobách.

První: kvalita překladu. Jarvi už mělo zavedený standard v podobě lidských překladů pro francouzský i evropské trhy. Než přešli na automatizovanou lokalizaci, udělali přímé srovnání: lokalizační engine Lingo.dev proti svému stávajícímu lidsky přeloženému obsahu. Výsledek tým překvapil.

„Výsledky nás překvapily – překlady od Lingo.dev byly ve skutečnosti přesnější než naše lidské překlady,“ říká spoluzakladatel Quentin Decré.

Důvod je strukturální. Lidský překladatel pracuje se zdrojovým textem bez kontextu produktu. Lokalizační engine nakonfigurovaný s náborovou terminologií Jarvi – konkrétními výrazy jako „applicant tracking“, „placement“ nebo „sourcing pipeline“ – tento kontext uplatňuje v každém požadavku. Lokalizační engine produkt zná. Většina jednotlivých překladatelů ne.

Druhý: synchronizace. „To, co vás ničí, není jen čas potřebný na překlad – je to i to, že si musíte při vydávání nových funkcí vzpomenout přeložit úplně všechno,“ vysvětluje Decré. „Obsah se nám neustále rozcházel, což brzdilo naši expanzi na nové trhy.“

Každá nová funkce znamenala další překladatelský úkol. V týmu, který jede rychle, se tyto úkoly jen vršily. Nepřeložené řetězce znamenaly, že francouzské agentury narážely na mezery. Expanze po Evropě vyžadovala obsah, který drží krok s produktem v reálném čase.

Lokalizace napojená na vývojový workflow#

Jarvi nakonfigurovalo lokalizační engine se svou náborovou terminologií a napojilo ho na workflow v GitHub Actions. Jakmile se pull request sloučí, CI/CD pipeline spustí lokalizační engine. Přeložené řetězce se pak automaticky commitnou zpět do repozitáře.

Ještě zásadnější než technická změna ale byla změna ve vývojové kultuře.

„Dřív jsme neustále řešili, jak udržet překlady v souladu. Teď prostě vyvíjíme nové funkce a lokalizace běží automaticky. Pro produkt, který se potřebuje pohybovat rychle a sloužit recruiterům ve více zemích, to bylo přesně to, co jsme potřebovali.“

Výsledky#

• Žádný čas vývojářů strávený správou překladů
• Rychlejší vydávání funkcí – lokalizace už není krokem, který vše zdržuje
• AI překlady, které přesností překonaly dosavadní standard lidských překladů
• Konzistentní terminologie napříč všemi jazyky díky slovníku lokalizačního engine
• Integrace s GitHub Actions: každý PR obsahuje lokalizované řetězce

Jeden další efekt: díky automatizované lokalizaci začal tým víc investovat do markdown obsahu pro dokumentaci a SEO. Obsah, který by dříve znamenal režii spojenou s ručním překladem, se teď lokalizuje automaticky při každém pushi.

Jarvi dál expanduje po Evropě a zkoumá další funkce lokalizačního engine, včetně překladu vizuálního obsahu na základě screenshotů.