Deutschland: Bevorzugt Rhein/Main-Gebiet
Außerhalb Rhein/Main nur 20% Vor-Ort-Einsatz
Entwurf und Implementierung einer Übersetzungspipeline auf Basis von Google Gemini, die automatisch App-Inhalte, Workflow-Titel, Aufgabenbeschreibungen und weitere nutzergenerierte Inhalte übersetzt. Das System entwickelte sich von frühen Experimenten zu einem robusten Dienst, der Batch Processing unterstützt, Übersetzern kontextbezogene Hinweise gibt und doppelte Arbeit vermeidet. Damit konnte das Team die Lokalisierung rasch auf viele Sprachen ausweiten und zugleich Sprachbarrieren vollständig abbauen ? Nutzer mit unterschiedlichen Muttersprachen konnten erstmals nahtlos zusammenarbeiten.
Dafür entstand ein erweitertes Backend mit Services, die entscheiden, wann vorhandene Übersetzungen wiederverwendet oder neue angefordert werden. Es umfasst die Orchestrierung von Background-Prozessen, effizientes Caching und Hooks für die Integration in bestehende APIs ? heute das Rückgrat der automatisierten Übersetzung.
Zur Sicherstellung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit wurden Queues, Workflow-Orchestrierung und Schutzmechanismen wie Caching, Throttling und Rate Limiting eingeführt. Damit entwickelte sich die Übersetzung von einem Ad-hoc-Prozess zu einem planbaren, resilienten Teil der Infrastruktur.
Übersetzungen wurden direkt in die GraphQL- und Service-APIs integriert, sodass Clients lokalisierte Inhalte ohne zusätzlichen Aufwand konsumieren konnten. Ergänzend entstanden CLI- und Ops-Tools zur Auftragsverwaltung, zum Testen neuer Abläufe und zum Wiederholen fehlgeschlagener Übersetzungen. Sie verschafften Entwicklern und Betreibern Transparenz und vereinfachten den täglichen Betrieb.????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
Deutschland: Bevorzugt Rhein/Main-Gebiet
Außerhalb Rhein/Main nur 20% Vor-Ort-Einsatz
Entwurf und Implementierung einer Übersetzungspipeline auf Basis von Google Gemini, die automatisch App-Inhalte, Workflow-Titel, Aufgabenbeschreibungen und weitere nutzergenerierte Inhalte übersetzt. Das System entwickelte sich von frühen Experimenten zu einem robusten Dienst, der Batch Processing unterstützt, Übersetzern kontextbezogene Hinweise gibt und doppelte Arbeit vermeidet. Damit konnte das Team die Lokalisierung rasch auf viele Sprachen ausweiten und zugleich Sprachbarrieren vollständig abbauen ? Nutzer mit unterschiedlichen Muttersprachen konnten erstmals nahtlos zusammenarbeiten.
Dafür entstand ein erweitertes Backend mit Services, die entscheiden, wann vorhandene Übersetzungen wiederverwendet oder neue angefordert werden. Es umfasst die Orchestrierung von Background-Prozessen, effizientes Caching und Hooks für die Integration in bestehende APIs ? heute das Rückgrat der automatisierten Übersetzung.
Zur Sicherstellung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit wurden Queues, Workflow-Orchestrierung und Schutzmechanismen wie Caching, Throttling und Rate Limiting eingeführt. Damit entwickelte sich die Übersetzung von einem Ad-hoc-Prozess zu einem planbaren, resilienten Teil der Infrastruktur.
Übersetzungen wurden direkt in die GraphQL- und Service-APIs integriert, sodass Clients lokalisierte Inhalte ohne zusätzlichen Aufwand konsumieren konnten. Ergänzend entstanden CLI- und Ops-Tools zur Auftragsverwaltung, zum Testen neuer Abläufe und zum Wiederholen fehlgeschlagener Übersetzungen. Sie verschafften Entwicklern und Betreibern Transparenz und vereinfachten den täglichen Betrieb.????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????