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FCC - 2025 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação
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Questões de Concurso Público TRF - 4ª REGIÃO 2025 para Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação

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Q3538797

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRF - 4ª REGIÃO Prova: FCC - 2025 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |

Q3538797 Engenharia de Software

Durante a elaboração de uma nova solução para triagem de processos no Poder Judiciario, a equipe de inovação propõe o uso de um modelo de linguagem de larga escala, capaz de interpretar textos juridicos extensos, gerar resumos automáticos e classificar informações para facilitar a decisão humana. Com base nos conceitos de inteligência artificial (IA) e considerando o papel de diferentes sistemas, essa proposta caracteriza o uso de

Alternativas

um sistema baseado em regras fixas, capaz de extrair trechos padronizados de documentos, mas com capacidade contextual de interpretação ou sintese textual limitada.

um sistema de IA generativa treinado para sintetizar textos a partir de conteúdos juridicos, com foco em apoio à tomada de decisão e ausência de geração autônoma de novos dados.

uma arquitetura de IA especializada em rotinas de classificação binária, estruturada com base em regras de decisão previamente parametrizadas.

um modelo de linguagem de larga escala, especializado em processamento e compreensão de linguagem natural.

um agente de IA voltado à mediação de tarefas cognitivas, com ênfase em respostas interativas e execução de comandos baseados em linguagem natural.

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Q3538809

Engenharia de Software Orientação a Objetos ,

Q3538809 Engenharia de Software

Considere o exemplo abaixo, relacionado ao sistema de tramitação processual em um tribunal:
interface ServidorJudiciario (
void analisarProcesso();
void realizarAudiencia();
)
class AnalistaTI implements ServidorJudiciario ( )
Segundo o Princípio da Segregação de Interface (ISP), pertencente ao conjunto de princípios SOLID, esse código apresenta um problema de design, já que a classe AnalistaTI é obrigada a implementar o método realizarAudiencia(), mesmo que esse comportamento não se aplique a sua função, que é técnica e não jurisdicional. Para corrigir essa violação ao ISP, a abordagem mais adequada é

Alternativas

remover o método realizaraudiencia() da interface ServidorJudiciario, criando interfaces separadas para responsabilidades distintas, pois nenhum cliente deve ser forçado a depender de métodos que não utiliza.

manter a interface ServidorJudiciario como está, mas implementar o método realizarAudiencia() na classe AnalistaTI com um corpo vazio, garantindo compatibilidade com a interface.

tornar o método realizaraudiencia() um método default com implementação vazia na interface, permitindo que AnalistaTI não precise sobrescrevê-lo.

substituir a interface ServidorJudiciario por uma classe abstrata que implemente analisarProcesso() e realizarAudiencia()com comportamento genérico, permitindo que AnalistaTI herde dela.

implementar uma exceção no método realizarAudiencia() da classe AnalistaTI, langando UnsupportedOperationException sempre que ele for chamado.

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Q3538810

Engenharia de Software Desenvolvimento de Software ,

Q3538810 Engenharia de Software

Uma equipe de seguranga de um tribunal esta revisando suas práticas de desenvolvimento de software. Durante uma auditoria interna, identificou-se que os requisitos de segurança das infraestruturas e processos de desenvolvimento não estão formalizados. De acordo com o Secure Software Development Framework (SSDF) versão 1.1, a medida mais alinhada a tarefa PO.1.1 da pratica Preparar a Organização (PO), que foca em identificar e documentar todos os requisitos de seguranca para as infraestruturas e processos de desenvolvimento de software, é

Alternativas

revisar a documentação técnica dos sistemas legados para verificar possiveis falhas estruturais que indiquem a necessidade de modernização ou substituição.

estabelecer diretrizes para que fomecedores compartilhem periodicamente indicadores técnicos e métricas de segurança sobre os produtos entregues.

criar um repositório centralizado contendo as rotinas de backup e restauração dos ambientes de produção, homologação e testes automatizados.

definir politicas para proteger a infraestrutura de desenvolvimento e processos ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de software, incluindo componentes de software de terceiros.

implementar um plano de comunicação institucional que informe os usuários finais sempre que forem identificadas falhas de segurança em ambientes de produção.

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Q3538824

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Q3538824 Engenharia de Software

No decorrer do desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão baseado em técnicas de aprendizado de máquina, a equipe de analistas de um tribunal identificou a necessidade de aplicar técnicas de pré-processamento aos dados disponiveis, que incluiam tanto registros tabulares quanto documentos em texto livre. Considerando as práticas de preparação de dados para algoritmos de IA/ML, o pré-processamento de dados estruturados e não estruturados consiste, respectivamente, em atividades como

Alternativas

compressão de arquivos e criptografia de registros.

normalização de variáveis e tokenização de textos.

execução de auditoria de sistemas e clusterização de bases.

autenticação de usuários e mineração de dados sensiveis.

implementação de redes neurais e classificação supervisionada.

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Q3538825

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Q3538825 Engenharia de Software

Em um projeto voltado à modemização do acompanhamento processual, a equipe de analistas de um tribunal identificou duas demandas distintas: estimar o prazo de conclusão dos processos judiciais a partir de dados histéricos e detectar agrupamentos de demandas com caracteristicas semelhantes, sem informações prévias de classificação. Com base nos conceitos de aprendizado de maquina, a solução adequada para atender a esses objetivos envolve a utilização de modelos

Alternativas

baseados em regras, que utilizam conhecimento prévio sobre categorias de dados para identificar padrões e agrupar entradas sem depender de algoritmos de aprendizado automático.

supervisionados para classificação de categorias conhecidas e modelos descritivos para análise de similaridades em conjuntos rotulados.

supervisionados para tarefas de regressão e classificação, sendo aplicaveis inclusive na identificação de estruturas de agrupamento quando há inferência posterior.

descritivos capazes de apoiar a previsão de variáveis em cenários com baixa disponibilidade de rotulagem, com uso complementar de técnicas supervisionadas para refinamento estatistico.

descritivos voltados à identificação de padrões ocultos e modelos supervisionados aplicados à previsão de variáveis-alvo.

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Q3538826

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Q3538826 Engenharia de Software

Em um projeto de implantação de sistemas de apoio à decisão judicial, a equipe de analistas de um tribunal se depara com a necessidade de avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina. Durante os testes, observa-se que um dos modelos apresenta excelente desempenho nos dados de treinamento, mas performance insatisfatória nos dados de validação. Para diagnosticar e corrigir problemas como esse e selecionar o modelo mais adequado, a equipe deve considerar conceitos como

Alternativas

normalização de variáveis de entrada, ajuste de hiperparametros e ênfase na acurácia como principal métrica para todos os conjuntos de dados.

overfitting, análise de precisão e recall, uso do F1-score e interpretação da curva ROC.

ampliação do conjunto de treino e avaliação do desempenho com base em métricas simples, como o percentual de acertos em dados conhecidos.

substituição de validação cruzada por divisão fixa dos dados, acompanhada de repetição de testes em conjuntos balanceados.

análise do tempo de processamento em paralelo as métricas de avaliação, priorizando modelos com melhor desempenho computacional em tarefas especificas.

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Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

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Q3538827

Engenharia de Software Gerência de Configuração ,

Q3538827 Engenharia de Software

Na implantação de um novo sistema de gestão processual, a equipe de analistas de um tribunal foi orientada a adotar práticas alinhadas aos princípios de DevOps e DevSecOps, além de estabelecer um fluxo organizado de versionamento de código-fonte utilizando Git e GitLab. No planejamento do pipeline de integração continua e entrega continua (CI/CD), optou-se por implementar uma estratégia de ramificação baseada no Gitflow para gerenciar versões de produção e desenvolvimento simultaneamente. Considerando essas praticas, a estruturação adequada desse fluxo envolve

Alternativas

a manutenção de uma branch principal voltada à estabilização do código, combinada com merges diretos de funcionalidades em produção sempre que aprovadas.

criação de fluxos de entrega continua estruturados por desenvolvedor, com controle individual de versao descartando a dependência de branches colaborativas.

a definição de pipelines segmentados por ambiente, com branches de longa duração integrando demandas operacionais e funcionais em ciclos continuos.

o uso de uma abordagem centralizada em uma única branch de desenvolvimento principal, com validações manuais antes da publicação das versões.

utilização de branches especificas como “develop” para integração de novas funcionalidades e “master/main” para versões estaveis de produção.

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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3538828

Engenharia de Software Gerência de Configuração ,

Q3538828 Engenharia de Software

Em um projeto de modernização da infraestrutura tecnológica de um tribunal, a equipe de analistas foi encarregada de implantar práticas de DevSecOps, integrando mecanismos de monitoramento continuo e coleta estruturada de logs de aplicações em produção. Para isso, definiu-se a utilização do conjunto de ferramentas conhecido como ELK Stack (Elasticsearch, Logstash e Kibana). Com base nessa arquitetura e nos principios de seguranga no pipeline de desenvolvimento, a equipe deverá adotar práticas que

Alternativas

configurem o Logstash para aplicar transformações nos dados coletados e realizar pré-processamento antes de encaminhá-los ao destino configurado, priorizando regras de filtragem voltadas à observabilidade.

utilizem o Logstash como parte do fluxo de ingestão de dados, mas concentrem o controle de acesso aos logs ao nivel de dashboard, assumindo que as fontes são sempre confiaveis.

empregam o Elasticsearch para indexagdo e busca eficiente de logs, utilizando o Kibana para visualização e análise grafica dos dados.

integrem o Kibana ao pipeline de CI/CD como ferramenta de apoio à auditoria de eventos, evitando correlagdes automáticas entre logs de diferentes fontes.

mantenham o Elasticsearch configurado com permissões amplas para facilitar a consulta aos dados operacionais por equipes diversas, priorizando a visibilidade sobre a segmentação por perfis.

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Q3538829

Engenharia de Software Engenharia de Requisitos ,

Q3538829 Engenharia de Software

Um tribunal esta desenvolvendo um novo sistema de gestão processual. Considerando o ciclo de vida do software e a engenharia de requisitos a prática de engenharia de software mais adequada é aquela em que a equipe de desenvolvimento

Alternativas

define o ciclo de vida do software como um modelo “em Cascata”, onde cada fase (requisitos, projeto, implementação, testes, implantação, manutenção) é executada sequencialmente, sem sobreposição, e a fase de requisitos é concluida com a aprovação de um documento detalhado pelo juiz responsável pelo projeto.

utiliza uma abordagem iterativa e incremental, com ciclos de desenvolvimento curtos (sprints), onde requisitos são priorizados e implementados em cada iteração. A engenharia de requisitos é um processo continuo, com refinamento dos requisitos a cada iteração, e o sistema é entregue em partes funcionais ao tribunal.

foca na prototipação rápida, criando interfaces de usuário em baixa fidelidade para validar os requisitos com os servidores do tribunal. O ciclo de vida do software é definido após a aprovação do protótipo, e a documentação dos requisitos é gerada ao final do projeto.

adota o modelo em “V", onde os requisitos são validados apenas na fase de testes, após a implementação completa do sistema. A engenharia de requisitos se resume a coleta inicial de informações dos servidores, sem revisões ou validações intermediárias.

utiliza uma abordagem ágil, com entregas frequentes de software funcionando, mas sem se preocupar com a documentação detalhada dos requisitos. O ciclo de vida do software é adaptado a cada iteração, com base no feedback dos usuários do tribunal.

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Respostas

1: D

2: A

3: D

4: B

5: E

6: B

7: E

8: C

9: B

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