A Jarvi é uma plataforma de recrutamento que serve mais de 300 agências em França e na Europa. O desenvolvimento rápido do produto é central para a forma como a equipa compete — mas esse ritmo cria um problema de localização: o conteúdo fica dessincronizado antes de o ciclo de tradução conseguir acompanhar.

Dois problemas, uma causa comum#

Os desafios de localização da Jarvi eram, na verdade, o mesmo problema em duas frentes.

O primeiro: qualidade da tradução. A Jarvi já tinha referências de tradução humana para os seus mercados em França e na Europa. Antes de passar para a localização automatizada, fez um teste comparativo direto: o motor de localização da Lingo.dev contra o conteúdo que já tinha sido traduzido por humanos. O resultado surpreendeu a equipa.

"Os resultados surpreenderam-nos — as traduções da Lingo.dev eram, na verdade, mais precisas do que as nossas traduções humanas", afirma Quentin Decré, cofundador.

A razão é estrutural. Os tradutores humanos trabalham a partir do texto de origem, sem contexto do produto. Um motor de localização configurado com o vocabulário específico do recrutamento da Jarvi — os termos exatos para "applicant tracking", "placement", "sourcing pipeline" — aplica esse contexto a cada pedido. O motor de localização conhece o produto. A maioria dos tradutores, não.

O segundo: sincronização. "O que nos trava não é apenas o tempo de tradução — é lembrarmo-nos de traduzir tudo à medida que lançamos funcionalidades", explica Decré. "O nosso conteúdo estava constantemente dessincronizado, o que prejudicava a nossa expansão para novos mercados."

Cada nova funcionalidade significava uma nova tarefa de tradução. Numa equipa que trabalha a grande velocidade, essas tarefas acumulavam-se. Strings por traduzir significavam falhas visíveis para as agências francesas. A expansão europeia exigia conteúdo que acompanhasse o produto em tempo real.

Localização ligada ao workflow de desenvolvimento#

A Jarvi configurou um motor de localização com a sua terminologia de recrutamento e ligou-o ao workflow de GitHub Actions. Agora, sempre que um pull request é merged, o pipeline de CI/CD aciona o motor de localização. As strings traduzidas são automaticamente gravadas no repositório.

A mudança na cultura de desenvolvimento foi mais significativa do que a mudança técnica.

"Antes, preocupávamo-nos constantemente em manter as traduções sincronizadas. Agora, limitamo-nos a criar funcionalidades, e a localização acontece automaticamente. Para um produto que precisa de avançar depressa e servir recrutadores em vários países, era exatamente disto que precisávamos."

Resultados#

• Zero tempo de desenvolvimento dedicado à gestão de traduções
• Lançamento de funcionalidades mais rápido — a localização deixou de ser um bloqueio
• Traduções por IA que superaram, em precisão, as referências anteriores traduzidas por humanos
• Terminologia consistente em todos os idiomas graças ao glossário do motor de localização
• Integração com GitHub Actions: todos os PR incluem strings localizadas

Houve ainda um efeito a jusante: com a localização automatizada, a equipa começou a investir mais em conteúdo markdown para documentação e SEO. Conteúdo que antes teria exigido um esforço manual de tradução passa agora a ser localizado automaticamente em cada push.

A Jarvi continua a expandir-se pela Europa, explorando funcionalidades adicionais do motor de localização, incluindo tradução baseada em capturas de ecrã para conteúdo visual.