Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 25

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;

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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Q3874760

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

Q3874760 Engenharia de Software

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:

A

à propriedade de um sistema de IA que permite suposições confiáveis pelas partes interessadas sobre a saída;

B

a redes neurais de aprendizado profundo serem pouco complexas e facilitarem a explicação significativa de como o sistema chega uma decisão;

C

a algoritmos baseados em regras, como métodos simbólicos ou árvores de decisão, que são muito complexos e contêm regras que precisam ser detalhadamente explicadas;

D

à suscetibilidade dos seres humanos a confiar em uma decisão automatizada, especialmente quando a decisão é de alguma forma adversa a eles em nível pessoal;

E

à propriedade de um sistema de IA, que permite que fatores importantes que influenciam uma decisão possam ser expressos de uma maneira que os humanos possam entender.

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Q3874754

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

Q3874754 Engenharia de Software

O departamento de TI de uma escola está desenvolvendo um Sistema de Gestão Escolar usando a metodologia ágil. Depois de definido 90% do escopo do projeto, o diretor da escola solicitou uma mudança significativa no escopo com a alegação de que a nova funcionalidade tinha se tornado prioridade.
A equipe ágil deve lidar com essa demanda:

A

aceitando a mudança apenas após o término do projeto;

B

recusando a mudança, pois ela compromete o planejamento inicial;

C

avaliando a solicitação junto ao Product Owner e adaptando o backlog;

D

cobrando uma taxa adicional e incluindo a funcionalidade sem discussão;

E

suspendendo o projeto até que todas as mudanças sejam definidas.

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Q3874752

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

Q3874752 Engenharia de Software

Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.

Está correto o que se afirma em:

A

I, apenas;

B

I e II, apenas;

C

I e III, apenas;

D

II e III, apenas;

E

I, II e III.

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Q3874750

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

Q3874750 Engenharia de Software

Uma equipe está analisando o comportamento de um neurônio em uma rede neural binária já treinada. Para um determinado neurônio da camada de saída, mediu-se o valor da combinação linear z (antes da ativação) e o valor de saída a (após a ativação), obtendo-se os seguintes pares aproximados:

• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.

Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.

Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:

A

função linear pura, dada por f(z) = z;

B

função ReLU, dada por f(z) = max (0, z);

C

função sigmoide logística, dada por f(z) = 1 1+e -z ;

D

função tangente hiperbólica, dada por f(z) = tanh (z);

E

função degrau (Heaviside), que assume apenas os valores 0 ou 1.

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Q3874748

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

Q3874748 Engenharia de Software

No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.

1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado

( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.

A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

2, 3 e 1;

E

3, 1 e 2.

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Q3874746

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

Q3874746 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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Q3874745

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

Q3874745 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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Q3874744

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

Q3874744 Engenharia de Software

O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:

A

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;

B

a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;

C

a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;

D

modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;

E

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.

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Q3874623

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Prova: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3874623 Engenharia de Software

A PaaS (Platform as a Service) é indicado para:

A

Usuários finais.

B

Armazenamento local.

C

Administradores de rede apenas.

D

Backup físico.

E

Solução para programadores na escrita do código.

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Q3874618

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Prova: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3874618 Engenharia de Software

No modelo de Machine Learningo Overfitting ocorre quando:

A

Generaliza bem.

B

Ajusta demais aos dados de treinamento.

C

Os dados são balanceados.

D

O modelo é simples demais.

E

Regularização é aplicada.

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Q3874373

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

Q3874373 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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Q3874366

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

Q3874366 Engenharia de Software

Em um servidor GitLab CI/CD, um pipeline é acionado por um push no branch 'feature/nova-funcionalidade'. O arquivo .gitlab-ci.yml que configurou o pipeline acionado não possui regras específicas para esse branch. Além disso, a variável $CI_COMMIT_BRANCH, predefinida pelo GitLab CI/CD, não foi sobrescrita em nenhum momento. Nesse cenário, o valor da variável $CI_COMMIT_BRANCH durante a execução do pipeline será:

A

o nome do branch padrão do repositório;

B

o nome do branch remoto ‘feature/nova-funcionalidade’;

C

nulo, pois essa variável estará desativada para esse branch;

D

o nome do branch local onde o commit foi originado, sem informações de upstream. o nome do branch local onde o commit foi originado, prefixado pelo upstream;

E

o nome do branch local onde o commit foi originado, sem informações de upstream.

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Q3874365

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

Q3874365 Engenharia de Software

O analista João deve utilizar o Hibernate Envers para implementar a auditoria de entidades em um sistema de gestão de projetos. Um dos requisitos de negócio é que, ao ser realizada uma alteração na entidade Projeto, o histórico de revisões dessa entidade inclua, além dos dados da alteração, o nome do usuário responsável pela modificação. Para atender ao requisito de negócio da forma mais adequada, João deve:

A

utilizar a funcionalidade de Customized Revision Metadata do Envers para armazenar o nome do usuário em um campo específico da tabela de auditoria da entidade Projeto;

B

implementar um filtro de auditoria no Envers para interceptar as operações de alteração na entidade Projeto e adicionar o nome do usuário ao histórico de revisões;

C

criar uma anotação customizada, herdada de AuditOverride, para incluir o nome do usuário como um atributo adicional no registro de auditoria da entidade Projeto;

D

utilizar um interceptor do Hibernate para capturar as operações de persistência e adicionar o nome do usuário ao campo revisedBy em cada registro de auditoria da entidade Projeto;

E

configurar um Revision Listener no Envers para capturar o evento de alteração na entidade Projeto e preencher um campo customizado com o nome do usuário logado no momento da alteração.

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Q3874346

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

Q3874346 Engenharia de Software

O sistema PRODUS é utilizado para apoiar o controle da produtividade das equipes da ORG1. O PRODUS possui uma funcionalidade para calcular a taxa de produtividade dos colaboradores da equipe com base na quantidade de resoluções de pedidos de serviço e na quantidade de horas trabalhadas. As taxas de produtividade são calculadas e armazenadas na base de dados a partir do comando do usuário que tenha o perfil de líder. Para os usuários com perfil de gestor, o PRODUS disponibiliza uma outra funcionalidade para comandar a apresentação das taxas de produtividade de cada equipe em uma janela de tempo. Com base na Análise de Pontos de Função (APF), as funcionalidades supracitadas do PRODUS serão contadas, respectivamente, como:

A

Saída Externa e Consulta Externa;

B

Entrada Externa e Saída Externa;

C

Entrada Externa e Consulta Externa;

D

Arquivo Lógico Interno e Consulta Externa;

E

Arquivo Lógico Interno e Arquivo de Interface Externa.

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Q3874345

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

Q3874345 Engenharia de Software

Um tribunal ainda possui alguns sistemas legados cujos artefatos, tais como especificações de requisitos, modelos e código, ainda estão armazenados sob controle do Subversion (SVN). De modo a não gerar erros de controle de versão e sabendo que a maior parte da equipe técnica está habituada a utilizar o GIT em detrimento do SVN, o líder técnico sinalizou alguns aspectos nos quais o SVN trata arquivos binários de modo distinto de arquivos textos.
Assim, o líder técnico esclareceu que, para arquivos binários, o SVN:

A

mescla automaticamente as mudanças recebidas com as mudanças locais durante "svn update" ou "svn merge";

B

apresenta as diferenças entre duas revisões ou caminhos (paths) como parte da execução do comando "svn diff";

C

exibe o usuário que fez a última modificação para cada linha de um arquivo específico como resultado do comando "svn blame";

D

trata-os da mesma forma que arquivos de texto quando são definidas as propriedades "svn:keywords" ou "svn:eol-style";

E

requer mais espaço de repositório para armazenar mudanças de um arquivo, assim como aumento do tráfego entre cliente e servidor.

Q3874343

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

Q3874343 Engenharia de Software

Karina é desenvolvedora e está responsável pela execução da integração do Sistema de Gestão de Documentos Internos (SISDOC) de sua organização com um sistema integrado de informações de processos e documentos disponibilizado por outro órgão público. Para integração, o órgão público disponibilizou um Web Service. Um dos blocos de informação constantes na descrição do Web Service de que Karina teve conhecimento foi:

A

B

C

D

E

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Q3874342

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

Q3874342 Engenharia de Software

O analista Fábio está trabalhando na modernização do e-SUPRIMENTS, software para gestão das entradas e saídas do almoxarifado. Fábio está em uma entrevista para elicitação de requisitos com Lúcio, representante do almoxarifado.
Perguntado sobre quais relatórios seriam importantes na modernização do e-SUPRIMENTS, Lúcio respondeu:
“Eu quero ter a liberdade de montar relatórios dinamicamente. Assim, poderei selecionar filtros e informar os dados de pesquisa para cada um dos filtros para o sistema apresentar os resultados. Queria também exportar os resultados em um formato não proprietário, para abri-la em software de edição externo, porque posso precisar trabalhar nesses dados fora do sistema. Além disso, tenho interesse em, pelo menos, dois gráficos: um que apresente os quantitativos por item que entraram no almoxarifado e outro com o quantitativo dos itens que saíram do almoxarifado no mês corrente. Seria muito legal se eu pudesse exportar esses gráficos como imagem JPEG para usar em apresentações para nosso gestor”.
Com base nas solicitações do cliente, o analista Fábio identificou:

A

6 requisitos funcionais e 2 requisitos não funcionais;

B

5 requisitos funcionais e 3 requisitos não funcionais;

C

4 requisitos funcionais e 1 requisito não funcional;

D

3 requisitos funcionais e nenhum requisito não funcional;

E

2 requisitos funcionais e 2 requisitos não funcionais.

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