▍事業内容 ブックリスタは、電子書籍に関連する事業、WEBTOONや推し活アプリ等の新規事業を行っている企業です。 【電子書籍ストア】 「Reader Store」「コミックROLLY」「auブックパス」など、電子書籍ストアと包括的なパートナーシップを結んでいます。当社では、企画立案・実施、作品ごとのストア編成、「ユーザーの声」収集を行い、ここでしか味わえないエンタメをユーザーにお届けしています。 　 [Reader Store] https://ebookstore.sony.jp 　 [コミックROLLY] https://rolly.jp 　 [auブックパス] https://bookpass.auone.jp 【コンテンツ制作スタジオ「booklistaSTUDIO」】 「booklistaSTUDIO」は、通称webtoonともいわれる「タテ読みコミック」などのオリジナルコンテンツを制作・プロデュースするコンテンツ制作スタジオです。webtoon編集部としては国内初となるwebマンガ誌「booklistaSTUDIOweb」の運営、マンガ賞の開催など、さまざまな取り組みをおこなっています。 【- 推し活アプリ Oshibana -（オシバナ）】 「Oshibana」は、推し活を通して「今日も生きてて幸せ」と思える時間を増やすアプリです。推す側の立場から推し活について考え、ユーザーと一緒にサービス開発を行っています。 【ショートマンガ創作支援サービス「YOMcoma（よむこま）」】 「YOMcoma」は、クリエイターが利用する投稿者向けウェブサイトと読者がマンガを読むアプリの総称で、ショートマンガのクリエイターが創作活動に集中できるよう、様々な角度から支援を行っています。

▍ビジョン「エンタメ×テック（知的好奇心×感動体験）」 私たちブックリスタは、「エンタメ×テック（知的好奇心×感動体験）」をビジョンに掲げ、感動を生むプロダクトやコンテンツをユーザーにお届けする事業を展開しています。ブックリスタは、本に綴じられた様々な物語や知見、感動を、電子書籍というメディアを通じて届ける会社です。 本は、時に人生の道筋を示してくれたり、悲しみに寄り添ってくれたり、未知の世界を見せてくれたりします。それは、紙であろうとデジタルであろうと、何ら本質が変わるものではありません。 ブックリスタは、電子書籍での多様な取り組みを通じて多くの人々へ感動との出会いの場を提供しつつ、新しい価値を生み出していくことで、日本の文化と未来をさらに豊かにするための一翼を担っていきます。 -- 現在は、本で培ってきたさまざまな知見を活かし、音楽や映像やライブなどのあらゆるエンタテインメントにまで対象を広げ、デジタルテクノロジーを駆使することで、新しい価値を創出し、さらなる感動を提供することに挑戦しています。

▍社内の全メンバーが大切にしてる行動指針 ・自由を楽しもう 自分たちのちからを十分に発揮するために自由であろう。 固定概念にとらわれることなく、ゼロベースで考え、行動しよう。 そして、互いに自由であることを尊重しよう。 ・お客さまと楽しもう 本に綴じられた様々な物語や知見、感動をお客さまに届け、喜んでもらえることを常に意識しよう。お客さまの信頼に応え、共に楽しもう。 ・責任を楽しもう 責任を持ってやり抜くことで、仕事での満足感や達成感を得ることができる。 一人のプロフェッショナルとして、自分の役割を理解し、目に見える形になるまで力を尽くそう。 ・違うことを楽しもう 一人ひとりの価値観、考え方、能力を互いに認めあい、尊重しよう。 同調ではなく、協調によって高めあうことで、大きな力を発揮していこう。 ・挑戦を楽しもう 挑戦することは、常に私たちをワクワクさせてくれる。 自らを乗り越え、暗闇の荒野に進むべき道を切り拓こう。 これまで取り組んでいないこと、困難に思える壁にも、臆さず大胆に挑戦しよう。 失敗しても学び、次の一歩をより確かなものとしていこう。

MLエンジニアが作成した推薦システム用の機械学習モデルをプロダクトへ組み込む、エンジニアリング全般を行うポジションを募集します。 ▍募集背景 ブックリスタでは、より良いユーザー体験や開発速度の向上を目的として運営中のストアのシステム開発内製化をここ数年で実現しました。 一方、ストア内での推薦システムはサードパーティー製品を使用しており、推薦の質の改善やコスト面での課題を抱えていました。 課題の解決手段の一つとして、推薦システムの内製化に取り組み、柔軟な推薦の提供・自社内でのノウハウ蓄積の実現を目指しており、既にストア内のいくつかの推薦を自社製の推薦システムに置き換えつつあります。 そのような状況の中で今後さらに開発を加速していくため、MLOps専任のポジションを募集しています。 ▍仕事内容 ・プロダクト内で推薦を提供するためのAPIサーバーの設計・開発 ・ 推薦システムのための機械学習ワークフローの設計・開発 ・ 推薦システム周りのクラウドインフラ（AWS）の設計・開発 ・ MLOpsの観点での機械学習モデルの継続的な改善や運用のための設計・開発 ▍配属部署 運営中の複数の電子書籍ストア間をまたぐ課題解決をシステム・運用両面から行う部署であるPFS部所属になります。レコメンドチームは現在MLエンジニア、MLOpsエンジニア、PM、PdMの4人体制のチームで開発を進めています。またPMはエンジニア出身、PdMはストアのPdMも兼ねており、エンジニアリング・ビジネスの両面でスムーズに開発運営が進められるようなチームになっています。 ▍必須要件 ・業務システムのバックエンド開発経験（特にPythonを用いたプログラミング経験） ・AWS環境構築・運用経験 ▍歓迎要件 ・機械学習モデルの組み込みや機械学習プラットフォームの開発経験 ・特にレコメンドシステムの開発・運用経験 ・機械学習モデルそれ自体の開発・運用経験（MLエンジニアとしての経験） ▍こんな方とお会いしたい ・推薦システムや機械学習システムのエンジニアリングに広い領域で関わりたい方 ・MLOpsの取り組みを実践したい、考えたい方 ・開発を通じてプロダクトへの貢献を実感したい方 ・エンジニアリングだけではなく、機械学習に興味をお持ちの方 最後までお読みいただき、ありがとうございました。 少しでも興味をお持ちの方は【話を聞いてみたい】よりご応募ください！ あなた様とお会いできることを楽しみにしております。