近年来,机器翻译凭借高效率和低成本的特点,逐渐走向市场,受到广大译者和翻译公司的肯定,越来越多地为语言服务行业所用。然而,就目前而言,机器翻译的产出绝大部分还不足以达到客户要求。机器翻译和译后编辑（Machine Translation and Post-editing,MTPE）模式结合了神经网络翻译的高效性和人工介入的准确性,可以有效地处理机器翻译的错误和不当,因此成为了当前语言服务行业中极具前景的一类新兴翻译生产模式,受到了广泛译者和翻译公司的青睐。本翻译实践报告采用了MTPE模式进行翻译实践,将机器翻译和译后编辑二者合一。本报告采用的源文本选自《创业营销:如何开发客户需求》（Entrepreneurial Marketing:How to Develop Customer Demand）的第一章和第二章,涉及大量金融、营销领域的专业术语、概念,行文严谨。译者在SDL Trados这一计算机辅助翻译软件里加载了百度翻译（Baidu Translate）引擎进行自动翻译。基于Trados自动拆分句段的特点,译者选择翻译转换理论作为译后编辑的理论基础,对机器翻译的译文进行译后编辑,随后使用Trados附带工具对译文进行检验、校对。基于本次翻译实践,译者梳理了译员使用MTPE模式运行和管理翻译项目的流程,总结了百度翻译常见的错误类型,包括句法层面下的从句误译、源语结构限制、语序不当,以及篇章层面的未衔接和未连贯。针对以上机翻错误类型,译者总结出以下译后编辑策略,并辅以案例加以说明:一、对于源语结构限制中的插入语机翻错误,译者可应用层级转换,将插入语转换为句子,揉入主句,以提高文本可读性;二、名词主语与谓语搭配错误时,译者应采用结构转换,将名词主语转换为人称主语或其他主语;三、英语衔接词在翻译成中文时,往往需要显性转换;四、针对译文不连贯问题,译者应采取以读者为中心的转换,提升读者的阅读体验。