Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 29

Q3881282

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |

Q3881282 Engenharia de Software

Com relação às tecnologias Rational Unified Process (RUP) e Unified Modeling Language (UML 2.5), assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) RUP é um framework de engenharia de software (metodologia) e a UML é uma linguagem expressa como notação gráfica padronizada para modelagem.
( ) RUP busca assegurar a produção de software com qualidade mínima pactuada, satisfazendo as necessidades de seus usuários finais dentro do prazo e orçamento previsíveis; enquanto UML exige a realização de pelo menos um produto formal de trabalho.
( ) Um dos diagramas UML padrão mais úteis se refere ao diagrama de atividade, que representa modelagens ou mapeamentos do processo de negócio que buscam exibir o fluxo de uma atividade para outro sistema.

As afirmativas são, respectivamente,

A

F – F – V.

B

V – F – V.

C

F – V – V.

D

V – V – F.

E

V – V – V.

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Q3881278

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |

Q3881278 Engenharia de Software

Com relação aos diversos modelos de ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Os modelos espiral e cascata são os mais adequados para grandes projetos de desenvolvimento de software, pois priorizam análise de riscos.
( ) Nos modelos iterativo, cascata e ágil são avaliados continuamente os requisitos com objetivo de responder rapidamente às alterações, contudo a dependência exagerada do feedback de clientes pode levar a alterações excessivas no escopo ou ao encerramento prematuro do projeto.
( ) Os modelos iterativo, espiral e ágil tem repetição de ciclos, sendo bem identificado que no modelo ágil a repetição de ciclos pode levar à alteração do escopo e a subestimação de recursos.

As afirmativas são, respectivamente,

A

F – F – V.

B

V – V – V.

C

F – F – F.

D

F – V – F.

E

V – V – F.

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Q3881277

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |

Q3881277 Engenharia de Software

O ciclo de vida de desenvolvimento de software (ou Software Development Lifecycle, SDLC) é o processo que as equipes de desenvolvimento usam para projetar e criar software de alta qualidade, com vista a minimização dos riscos do projeto por meio do planejamento antecipado.
Considerando o papel da Inteligência Artificial (IA) no ciclo de vida do desenvolvimento de software, analise os itens a seguir:

I. Capacita as equipes na identificação de possíveis problemas mais cedo e na tomada de decisões mais informadas, com fundamento na descoberta de insights de dados valiosos.
II. Oferece funcionalidades inovadoras, como ferramentas e agentes de IA, que auxiliam as organizações na aceleração do desenvolvimento de software e no aumento da eficiência em todo o SDLC.
III. Transforma o desenvolvimento de software com a automação de tarefas, que promovem a economia de tempo e a redução de erros em cada fase do processo.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

III, apenas.

D

I e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3881276

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |

Q3881276 Engenharia de Software

A Engenharia de Software ES (ou Software Engineering, SE) tem o Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), publicado pelo IEEE Computer Society, como um importante guia para definição de suas áreas de conhecimento. A versão SWEBOK v4.0 foi atualizada em 25/09/2025.

Na área de Software Testing o conceito-chave de escalabilidade, está ligada à

A

capacidade de manutenção da resposta adequada aos números de usuários que acessam os recursos no domínio, restringindo acesso conforme escalas categóricas.

B

capacidade de oferecer qualidade mínima de serviço, quando da redução da demanda de sistema.

C

capacidade do software de aumentar e escalar seus requisitos não funcionais, bem como à complexidade da plataforma e do ambiente em que o programa roda.

D

capacidade de estabelecer um serviço de alta qualidade, quando da redução da demanda de sistema.

E

capacidade de prover um serviço com qualidade mínima de serviço, quando ocorre aumento da demanda de sistema.

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Q3881115

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Gerenciamento de Projetos de T I |

Q3881115 Engenharia de Software

A metodologia ágil é uma abordagem de desenvolvimento de software que usa uma abordagem iterativa que evolui de forma rápida e eficaz para responder às necessidades do cliente.

A mentalidade ágil tem quatro princípios básicos que estabelecem as práticas ágeis, que são:

A

Cultura, princípios enxutos, software funcional e automação.

B

Pessoas, colaboração com o cliente, software funcional e desenvolvimento reativo.

C

Automação, colaboração com o cliente, desenvolvimento reativo e Cultura.

D

Cultura, automação, avaliação e software funcional.

E

Princípios enxutos, avaliação, colaboração com o cliente e desenvolvimento reativo.

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Q3881092

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Gerenciamento de Projetos de T I |

Q3881092 Engenharia de Software

Uma empresa de desenvolvimento de software que atende clientes do setor financeiro está enfrentando dificuldades para cumprir prazos e manter a previsibilidade das entregas, devido a mudanças frequentes nos requisitos e ao acúmulo de demandas simultâneas. Para aumentar a transparência do trabalho, melhorar o fluxo de atividades e elevar a produtividade das equipes, a gerência decidiu adotar metodologias ágeis. Nesse cenário, surgem discussões internas sobre a aplicação do Scrum e do Kanban.

Assinale a opção correta sobre as metodologias ágeis Scrum e Kanban.

A

O Scrum utiliza sprints como intervalos de tempo fixos para entregar funcionalidades, enquanto o Kanban não tem intervalos de tempo fixos e permite um fluxo contínuo de trabalho.

B

O Kanban é exclusivamente uma metodologia de desenvolvimento de software e não é aplicável a outras áreas, enquanto o Scrum pode ser utilizado em qualquer tipo de projeto.

C

No Scrum, as reuniões diárias (daily stand-ups) são apenas para planejar as atividades do dia, enquanto no Kanban, essas reuniões são desnecessárias devido à natureza da gestão visual.

D

O Scrum permite que as equipes escolham livremente quais itens do backlog trabalhar em qualquer momento, assim como no Kanban, onde a equipe não precisa seguir uma ordem específica para completar as tarefas.

E

O Scrum Master é responsável por decidir as prioridades do backlog de produto, enquanto no Kanban, não há necessidade de um papel específico para gestão do backlog, pois o fluxo de trabalho é totalmente auto-organizado.

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Q3880249

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880249 Engenharia de Software

Processamento de linguagem natural (PLN) é uma área em ascensão na Ciência da Computação e na inteligência artificial (IA), analise as afirmativas a seguir

I. Permite que computadores e dispositivos digitais reconheçam, entendam e gerem textos e áudios, pois combinam linguística computacional, modelagem estatística, aprendizado de máquina e deep learning.
II. Já faz parte da vida cotidiana de muitas pessoas em todo o mundo, alimentando mecanismos de busca, acionando chatbots para atendimento aos clientes com comandos de voz, sistemas GPS operados por voz e assistentes digitais de resposta a perguntas em smartphones.
III. Desempenha um papel cada vez maior em soluções empresariais que ajudam a otimizar e automatizar operações de negócios, aumentar a produtividade e simplificar processos empresariais.

Está correto o que se afirma em

A

I e III, apenas.

B

I e II, apenas.

C

III, apenas.

D

II, apenas.

E

I, II e III.

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Q3880229

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880229 Engenharia de Software

As máquinas de vetores de suporte (SVM) são um conjunto de métodos de aprendizado usados para tratar problemas de classificação, regressão e detecção de outliers. Considerando as vantagens e desvantagens do uso do SVM no python 3.0 através da biblioteca scikit learn (versão 1.7.2), avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Como vantagem, as SVM são eficazes em espaços de alta dimensionalidade e eficaz nos casos em que o número de dimensões é maior que o número de amostras.
( ) Como desvantagem, as SVM utilizam um subconjunto de pontos de treinamento na função de decisão, sendo, portanto, sendo pouco eficiente em termos de uso de memória.
( ) Como desvantagem, se o número de características for muito maior que o número de amostras, evitar o sobreajuste na escolha das funções Kernel e do termo de regularização é crucial.
( ) Como vantagem, as SVMs fornecem estimativas de probabilidade diretamente; estas são calculadas usando uma validação cruzada de muitas partes que é um processo dispendioso.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – V – F.

B

V – F – V – F.

C

V – V – F – V.

D

F – V – F – V.

E

F – V – F – F.

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Q3880228

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880228 Engenharia de Software

O aprendizado de máquina (ML) é um tema muito abrangente e que possui diversas aplicações nos diversos setores da ALEGO. Existem diferentes técnicas que são utilizadas dependendo do tipo de problema a ser solucionado. Elas foram agrupadas em métodos de ML com seus modelos de programação.

O tipo de aprendizado que faz com que o modelo tome decisões por si próprio, e é recompensado de acordo com o progresso que faz na atividade em que foi designado se denomina

A

aprendizado não subvencionado.

B

aprendizado supervisionado.

C

aprendizado por reforço.

D

aprendizado autônomo.

E

aprendizado dedutivo.

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Q3880224

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880224 Engenharia de Software

O aprendizado não supervisionado utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos. Esses algoritmos descobrem padrões ocultos, fazem associações ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.

Selecione a alternativa que apresenta um algoritmo de regras de associação.

A

Apriori.

B

Aposteriori.

C

Ligação de Ward.

D

Modelo de mistura gaussiana.

E

Análise de componentes principais.

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Q3878718

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878718 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

E

na especificação e no desenvolvimento de funcionalidade em que se constate conflito entre requisitos, deverão ser aplicados os requisitos não funcionais relacionados à segurança, em detrimento de outros.

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Q3878696

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878696 Engenharia de Software

Uma fintech desenvolveu um pipeline ponta a ponta (end-to-end) de machine learning para detecção de fraudes em transações financeiras.
O pipeline inclui as seguintes etapas:
(1) ingestão de dados em tempo real via streaming;

(2) feature engineering com agregações temporais (médias móveis de 7 e 30 dias);
(3) predição usando um modelo de gradient boosting;
(4) deployment em arquitetura de microsserviços.
Após três meses em produção, o time de MLOps observou degradação gradual no F1-score de 0.89 para 0.72, enquanto o monitoramento revelou que as distribuições das features agregadas apresentavam mudanças estatisticamente significativas (p < 0.01 no teste de Kolmogorov-Smirnov), embora as features brutas individuais permanecessem estáveis.
Considerando as melhores práticas de pipelines de ML em produção e estratégias de deployment, a equipe deve:

A

descartar as features agregadas temporais do pipeline, pois são a causa do data drift observado, e retreinar o modelo usando apenas as features brutas individuais que permaneceram estáveis;

B

implementar apenas alertas de monitoramento mais sensíveis para detectar drift precocemente, mantendo o pipeline atual inalterado, pois o F1-score de 0.72 ainda é considerado aceitável para aplicações de detecção de fraudes em produção;

C

adotar estratégia de deployment blue-green para testar um novo modelo treinado com dados recentes em paralelo com o modelo atual, direcionando gradualmente o tráfego para o novo modelo enquanto monitora métricas de desempenho e features drift;

D

implementar um sistema de retreinamento automático com janela deslizante que periodicamente atualiza o modelo com dados recentes, mantendo as features agregadas mas recalculando-as sobre períodos mais curtos para reduzir latência conceitual;

E

aumentar a complexidade do modelo substituindo gradient boosting por deep learning com redes neurais recorrentes, pois modelos mais complexos são mais robustos a drift e podem capturar padrões temporais automaticamente sem feature engineering.

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Q3878695

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878695 Engenharia de Software

Uma empresa de e-commerce implantou um modelo de machine learning para prever a probabilidade de churn, métrica que indica a rotatividade ou evasão de clientes. Após seis meses em produção, a equipe de dados observou que, embora as distribuições estatísticas das features de entrada permanecessem estáveis (mesmas médias, mesmos desvios-padrão e mesmas distribuições), o relacionamento entre essas features e a variável-alvo (churn) havia mudado significativamente devido a alterações no comportamento dos consumidores causadas por novas políticas de fidelização da empresa. Diante desse cenário, é correto afirmar que o modelo:

A

requer apenas ajustes nos hiperparâmetros através de validação cruzada com os dados históricos originais, mantendo a mesma arquitetura e features do pipeline de produção atual;

B

está sofrendo de concept drift, uma vez que a relação entre as features e o target mudou, requerendo retreinamento do modelo com dados recentes que reflitam o novo comportamento dos clientes;

C

não apresenta problemas, pois as distribuições estatísticas das features permanecem estáveis, e mudanças em políticas internas da empresa não afetam a capacidade preditiva de modelos já treinados;

D

está sofrendo de data drift, pois as características dos dados de entrada mudaram ao longo do tempo, sendo necessário realizar feature engineering adicional para capturar as novas políticas de fidelização;

E

apresenta tanto data drift quanto concept drift simultaneamente, sendo necessário reprojetar completamente o pipeline de machine learning incluindo nova coleta de dados e arquitetura de modelo.

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Q3878693

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878693 Engenharia de Software

O aprendizado de máquina (machine learning) é frequentemente categorizado em diferentes paradigmas, dependendo da natureza dos dados disponíveis e do problema a ser resolvido. Dois dos tipos mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:

A

o algoritmo opera sobre dados que não possuem classificação prévia, buscando encontrar padrões ou estruturas ocultas por conta própria;

B

o conjunto de dados de treinamento contém pares de dados de entrada e seus respectivos rótulos (labels) ou respostas corretas desejadas;

C

o sistema aprende através da interação com um ambiente dinâmico, recebendo sinais de recompensa ou punição baseados em suas ações;

D

o objetivo principal é sempre reduzir a dimensionalidade dos dados para facilitar a visualização, ignorando as variáveis de saída;

E

não é necessário separar os dados em conjuntos de treino e teste, visto que a validação ocorre simultaneamente ao processamento.

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Q3878388

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Projetos |

Q3878388 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

E

na especificação e no desenvolvimento de funcionalidade em que se constate conflito entre requisitos, deverão ser aplicados os requisitos não funcionais relacionados à segurança, em detrimento de outros.

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Q3878370

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Projetos |

Q3878370 Engenharia de Software

Durante o desenvolvimento de um sistema de gestão financeira de uma corretora de valores, a equipe de TI optou por utilizar o framework de gerenciamento Scrum.
O objetivo é a entrega de valor ao cliente no período de um timebox chamado Sprint. Após o segundo Sprint, o Product Owner percebeu que os usuários finais estavam insatisfeitos com a interface disponibilizada.

De forma a manter a conformidade com o modelo, a equipe de TI deverá:

A

cancelar o Sprint atual e iniciar um novo ciclo com novos requisitos;

B

incluir os usuários nas reuniões diárias para acompanhar o progresso técnico;

C

ignorar o feedback dos usuários até o final do projeto, para evitar mudanças de escopo;

D

realizar uma reunião de retrospectiva com os usuários para redefinir os papéis da equipe;

E

reavaliar o backlog do produto com base no feedback e priorizar melhorias na interface.

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Q3878355

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Projetos |

Q3878355 Engenharia de Software

O setor de inovação de um órgão criou um Scrum Team para implementar o framework Scrum para gerar soluções para os problemas complexos da organização. Como parte de eventos do framework, os desenvolvedores realizam reuniões diárias (Daily Scrum) com o propósito de inspecionar o progresso e ajustar o plano da Sprint.
A respeito desse evento, é correto afirmar que:

A

o Product Backlog é refinado conforme necessário;

B

mudanças são avaliadas para melhoria da eficácia;

C

impedimentos são identificados e decisões são tomadas;

D

o escopo pode ser esclarecido e renegociado com o Product Owner;

E

itens do Product Backlog são selecionados para inclusão na Sprint atual.

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Q3878298

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |

Q3878298 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

E

na especificação e no desenvolvimento de funcionalidade em que se constate conflito entre requisitos, deverão ser aplicados os requisitos não funcionais relacionados à segurança, em detrimento de outros.

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Q3878279

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |

Q3878279 Engenharia de Software

Uma empresa de logística está desenvolvendo um sistema de rastreamento de entregas e contratou uma consultoria para identificar possíveis melhorias. Para alinhar os requisitos entre os setores de TI, operações e atendimento ao cliente, a consultoria organizou uma reunião com representantes de cada área, atuando como facilitadora para esclarecer dúvidas e consolidar as necessidades do projeto.
Em seu relatório final, a consultoria descreveu a técnica utilizada como:

A

workshop de requisitos;

B

reunião de retrospectiva;

C

sessão de brainstorming técnico;

D

reunião de validação de protótipos;

E

entrevista individual com cada representante.

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Q3874768

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874768 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

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Questões de Concurso Sobre engenharia de software

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