Jarvi ist eine Recruiting-Plattform für 300+ Agenturen in Frankreich und Europa. Schnelle Produktentwicklung ist ein zentraler Wettbewerbsfaktor für das Team – doch genau dieses Tempo schafft ein Lokalisierungsproblem: Inhalte geraten aus dem Takt, bevor der Übersetzungsprozess nachziehen kann.

Zwei Probleme, eine Ursache#

Jarvis Herausforderungen bei der Lokalisierung waren im Grunde ein und dasselbe Problem in zwei verschiedenen Ausprägungen.

Das erste: Übersetzungsqualität. Jarvi hatte für seine französischen und europäischen Märkte bereits von Menschen übersetzte Referenzinhalte etabliert. Bevor das Unternehmen auf automatisierte Lokalisierung umstieg, führte es einen direkten Vergleich durch: die Lokalisierungs-Engine von Lingo.dev gegen die vorhandenen menschlichen Übersetzungen. Das Ergebnis überraschte das Team.

„Die Ergebnisse haben uns überrascht – die Übersetzungen von Lingo.dev waren tatsächlich präziser als unsere menschlichen Übersetzungen“, sagt Mitgründer Quentin Decré.

Der Grund ist strukturell. Menschliche Übersetzer arbeiten mit dem Ausgangstext, aber ohne Produktkontext. Eine mit Jarvis Recruiting-Fachvokabular konfigurierte Lokalisierungs-Engine – also den spezifischen Begriffen für „Applicant Tracking“, „Placement“ und „Sourcing Pipeline“ – wendet diesen Kontext auf jede Anfrage an. Die Lokalisierungs-Engine kennt das Produkt. Die meisten einzelnen Übersetzer nicht.

Das zweite: Synchronisierung. „Was einen ausbremst, ist nicht nur die Zeit fürs Übersetzen – sondern daran zu denken, wirklich alles zu übersetzen, während man neue Features ausrollt“, erklärt Decré. „Unsere Inhalte waren ständig nicht mehr synchron, was unsere Expansion in neue Märkte gebremst hat.“

Jedes neue Feature bedeutete eine neue Übersetzungsaufgabe. In einem Team mit hohem Tempo summierten sich diese Aufgaben schnell. Nicht übersetzte Strings führten dazu, dass französische Agenturen Lücken sahen. Die Expansion in Europa erforderte Inhalte, die dem Produkt in Echtzeit folgen.

Lokalisierung im Entwicklungs-Workflow#

Jarvi konfigurierte eine Lokalisierungs-Engine mit seiner Recruiting-Fachterminologie und verband sie mit seinem GitHub Actions Workflow. Jetzt stößt die CI/CD-Pipeline beim Merge eines Pull Requests die Lokalisierungs-Engine an. Übersetzte Strings werden automatisch zurück ins Repository committet.

Die Veränderung in der Entwicklungskultur war letztlich bedeutender als die technische Umstellung.

„Früher haben wir uns ständig Sorgen gemacht, wie wir Übersetzungen synchron halten. Jetzt entwickeln wir einfach Features, und die Lokalisierung läuft automatisch. Für ein Produkt, das sich schnell weiterentwickeln muss und Recruiter in mehreren Ländern bedient, war das genau das, was wir gebraucht haben.“

Ergebnisse#

• Null Entwicklerzeit für das Übersetzungsmanagement
• Schnellere Auslieferung neuer Features – Lokalisierung ist kein Engpass mehr
• KI-Übersetzungen, die frühere menschliche Referenzübersetzungen bei der Genauigkeit übertrafen
• Konsistente Terminologie in allen Sprachen über das Glossar der Lokalisierungs-Engine
• GitHub Actions Integration: Jeder PR enthält lokalisierte Strings

Ein positiver Nebeneffekt: Mit automatisierter Lokalisierung begann das Team, stärker in Markdown-Inhalte für Dokumentation und SEO zu investieren. Inhalte, die zuvor manuellen Übersetzungsaufwand verursacht hätten, werden jetzt bei jedem Push automatisch lokalisiert.

Jarvi expandiert weiter in Europa und prüft zusätzliche Funktionen der Lokalisierungs-Engine, darunter screenshotbasierte Übersetzungen für visuelle Inhalte.