История карьеры в ООН. Переводчик Службы русских письменных переводов ООН, выпускница РУДН раскрыла секреты профессии
11 января переводчик Службы русских письменных переводов Организации Объединенных Наций (Нью Йорк, США), выпускница Наталья Коблева посетила родной институт иностранных языков и выступила перед молодыми лингвистами и дипломатами.
Эксперт прочитала лекцию «Language Careers at the United Nations», рассказала об истории создания ООН, ее целях и задачах, особое внимание уделив работе переводчиков в Службе русских письменных переводов.
«Для успешной карьеры помимо владения двумя иностранными языками, в числе которых английский, французский, испанский и китайский, необходимо также в совершенстве владеть родным языком», - отметила эксперт. «Переводчик – специалист не только в области лингвистики и филологии, ему необходимы знания культуры, политической и экономической обстановки, а также из самых различных сфер деятельности», - подчеркнула она.
Выпускница поделилась секретами технологии обработки и согласования переводческого текста, рассказала о различных специализированных переводческих ресурсах.
В 2003 Наталья Коблева закончила ИИЯ РУДН по направлению «Лингвистика». Владеет английским, испанским и немецким языками. Преподавала английский язык в ИИЯ РУДН, работала в международной компании AECOM. В настоящее время - переводчик Службы русских письменных переводов ООН.
Пятикурсницы инженерной академии РУДН Анастасия Долгополова и Александра Стеблева успешно представили университет на международном архитектурном конкурсе Insectitecture. Жюри отметило их проект модульного жилья особой номинацией. В его основе — глубокое изучение принципов строительства колониальных насекомых.
Команда студентов высшей школы управления РУДН разрабатывает проект Run Community — цифровую агрегирующую платформу для бегунов и организаторов массовых забегов. Проект, участвующий в акселераторе RUDN.VC, уже получил грантовую поддержку в размере 1 000 000 рублей от Фонда содействия инновациям.
Создаёте AI-видео, но у вас кризис идей? Или не получается добиться высокого качества роликов от нейросетей? Участники акселератора RUDN.VC работают над решением этих проблем.