Jarvi — платформа для подбора персонала, которой пользуются 300+ агентств во Франции и по всей Европе. Скорость разработки — одно из ключевых преимуществ команды. Но именно она и создаёт проблему локализации: контент успевает рассинхронизироваться ещё до того, как завершается цикл перевода.

Две проблемы — одна причина#

Проблемы Jarvi с локализацией на самом деле сводились к одной причине, просто проявлялись по-разному.

Первая: качество перевода. Для французского и других европейских рынков у Jarvi уже были переводы, выполненные людьми, которые служили базовым ориентиром. Прежде чем перейти на автоматизированную локализацию, команда провела прямое сравнение: движок локализации Lingo.dev против существующего контента, переведённого людьми. Результат удивил всех.

«Результаты нас удивили — переводы Lingo.dev оказались точнее, чем наши переводы, выполненные людьми», — говорит сооснователь Quentin Decré.

Причина — в самой модели работы. Переводчики-люди получают исходный текст без продуктового контекста. А движок локализации, настроенный на терминологию Jarvi в сфере подбора персонала — конкретные термины вроде "applicant tracking", "placement", "sourcing pipeline" — применяет этот контекст к каждому запросу. Движок локализации знает продукт. Большинство отдельных переводчиков — нет.

Вторая: синхронность. «Проблема не только в том, сколько времени занимает перевод, — главное, не забыть перевести всё по мере выпуска новых функций», — объясняет Decré. «Наш контент постоянно рассинхронизировался, и это мешало нам выходить на новые рынки».

Каждая новая функция означала новую задачу на перевод. В команде, которая движется быстро, такие задачи быстро накапливаются. Непереведённые строки приводили к тому, что французские агентства видели пробелы в интерфейсе. А для выхода на европейские рынки нужен был контент, который обновляется вместе с продуктом в реальном времени.

Локализация, встроенная в рабочий процесс разработки#

Jarvi настроила движок локализации под терминологию своей сферы и подключила его к рабочему процессу GitHub Actions. Теперь, когда pull request мержится, CI/CD-конвейер запускает движок локализации. Переведённые строки автоматически коммитятся обратно в репозиторий.

Но по-настоящему важным оказалось не столько техническое изменение, сколько сдвиг в культуре разработки.

«Раньше мы постоянно переживали, как удержать переводы в синхроне. Теперь мы просто выпускаем новые функции, а локализация происходит автоматически. Для продукта, которому нужно быстро развиваться и обслуживать рекрутеров сразу в нескольких странах, это оказалось именно тем, что нам было нужно».

Результаты#

• Ноль времени разработчиков на управление переводами
• Более быстрый выпуск функций — локализация больше не тормозит релиз
• AI-переводы, которые превзошли по точности прежний базовый уровень переводов, выполненных людьми
• Единая терминология на всех языках благодаря глоссарию движка локализации
• Интеграция с GitHub Actions: локализованные строки добавляются в каждый PR

Был и ещё один эффект: после автоматизации локализации команда начала активнее вкладываться в markdown-контент для документации и SEO. То, что раньше требовало ручной работы над переводом, теперь локализуется автоматически при каждом push.

Jarvi продолжает расширяться в Европе и изучает дополнительные возможности движка локализации, включая перевод визуального контента на основе скриншотов.