Questões SEFAZ-SP 2026 para Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3)

Q3926891

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926891 Sistemas de Informação

Uma equipe de ciência de dados esta desenvolvendo um modelo de risco para identificar empresas envolvidas na emissão de notas frias, usando dados de NF-e, escriturações fiscais digitais, cadastros, histérico de autuações e cruzamentos bancários. Foram definidas as seguintes atividades:

1. Definir objetivos de negócio (ex.: aumentar em 10% a recuperação de crédito em operações com notas frias, mantendo o numero de fiscalizações).
2. Mapear as fontes de dados disponíveis (NF-e, cadastros, autuações) e avaliar sua qualidade e completude.
3. Selecionar técnicas de modelagem (ex.: redes neurais) e definir a estratégia de validação.
4. Definir métricas técnicas de avaliação (ex.: recall em top-k contribuintes, precisão por faixa de risco) alinhadas aos objetivos de negócio.
5. Planejar a integração do score ao sistema de seleção de contribuintes, incluindo monitoramento e possíveis recalibrações.

A correlação mais consistente dessas atividades as fases do modelo CRISP-DM esta em:

A

Business Understanding Data Understanding Modeling Evaluation Deployment

B

Data Understanding Data Preparation Modeling Evaluation Deployment

C

Business Understanding Data Preparation Modeling Deployment Evaluation

D

Business Understanding Data Understanding Data Preparation Modeling Evaluation

E

Business Understanding Data Understanding Evaluation Modeling Deployment

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Q3926892

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926892 Estatística

Uma equipe de fiscalização está construindo um painel para monitorar contribuintes do ICMS. Para cada contribuinte, serão registradas as variáveis:
- Município_Domicílio (município de domicilio tributário).
- Classificação_Risco_Fiscal ((Baixo, Médio, Alto), definida por comitê de risco).
- Valor_Total_Autos_Últimos_12M (valor, em reais, dos autos de infração nos últimos 12 meses).
- Quantidade_Autos_Últimos_12M (número de autos nesse período)

Considerando a distinção entre dados qualitativos/quantitativos, discretos/contínuos e os níveis nominal, ordinal e razão, a classificação mais adequada para orientar a escolha de técnicas estatísticas e de modelagem é:

A

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala intervalar; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

B

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

C

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa nominal; Valor_Total_Autos_Últimos 12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

D

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala nominal.

E

Município_Domicílio: qualitativa ordinal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

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Q3926893

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926893 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda projeta um Data Lake para suportar fiscalização eletrônica, com ingestão diária de notas fiscais eletrônicas, conhecimentos eletrônicos de transporte de cargas, registros fiscais digitais entregues ao fisco, declarações do SIMPLES Nacional e recolhimentos. A equipe adota uma arquitetura em zonas (raw/bronze, refined/silver, curated/gold), com processos de ELT. Para o uso por auditores fiscais e cientistas de dados, a descrição mais adequada é que a zona raw/bronze

A

recebe apenas dados já deduplicados; a refined/silver armazena somente dados de terceiros; e a curated/gold contém exclusivamente dados operacionais de sistemas OLTP otimizadas para Bl e análises avançadas.

B

contém apenas dados agregados histéricos; a refined/silver guarda somente dados em tempo real; e a curated/gold armazena principalmente logs de auditoria de acesso.

C

é usada apenas para dados não estruturados; a refined/silver apenas para dados estruturados; e a curated/gold apenas para dados semiestruturados.

D

é onde os auditores executam as consultas finais; a refined/silver é usada somente por times de infraestrutura; e a curated/gold funciona basicamente como área de backup de longo prazo.

E

armazena dados brutos conforme recebidos; a refined/silver aplica padronizacao, enriquecimento e regras básicas de qualidade; a curated/gold disponibiliza modelos dimensionais ou views otimizadas para Bl e análises avançadas.

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Q3926894

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926894 Arquitetura de Software

Uma Secretaria da Fazenda quer unificar, em nuvem, dados de NF-e, escriturações fiscais digitais, transações de cartão de crédito e cruzamentos de malha fiscal em um Único ambiente. Esse ambiente deve sustentar relatórios de arrecadação (Bl) e, também, experimentos de ciência de dados e modelos de machine learning para detectar empresas “laranja”. Já existem um Data Lake em Parquet e um Data Warehouse legado em banco relacional. Considerando governança, desempenho para Bl e flexibilidade analítica, a decisão arquitetural mais adequada a esse cenário é

A

centralizar tudo no Data Warehouse relacional, incluindo XML de NF-e, logs e dados semiestruturados convertidos para tabelas normalizadas, garantindo um repositório único e estável para Bl e analytics, ainda que exija expansão significativa de armazenamento e processamento.

B

desativar o Data Warehouse e operar sobre o Data Lake, adotando apenas schema-on-read para maximizar flexibilidade e reduzir custos, permitindo que equipes de Bl e ciência de dados definam seus próprios esquemas e camadas de tratamento conforme a necessidade.

C

evoluir o Data Lake para um Data Lakehouse, incorporando tabelas transacionais (Delta/Iceberg/Hudi), governança via catalogo unificado e camadas de acesso otimizadas, permitindo atender simultaneamente consultas de Bl e cargas analíticas avançadas no mesmo repositório.

D

manter dois ambientes paralelos, com dados brutos no Data Lake e uma versão curada integral em um novo Data Warehouse moderno em nuvem, garantindo isolamento entre workloads, mesmo sem metadados unificados ou mecanismo de consistência entre os dois ambientes.

E

usar o Data Lake somente como staging e arquivamento, exigindo que Bl e modelos avançados sejam alimentados exclusivamente por data marts derivados do Data Warehouse, assegurando padronização total das estruturas analíticas, ainda que isso limite o uso direto de dados semiestruturados e experimento rápido em ciência de dados.

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Q3926895

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926895 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ possui duas tabelas:
contribuinte (id, cpf_cnpj, nome, situacao) debitos (id, contribuinte_id, valor, tipo_tributo, data_vencimento)
A equipe de Banco de Dados deseja listar contribuintes ativos, exibindo o nome e o valor total de débitos vencidos, considerando apenas tributos do tipo IPTU (isto €, data vencimento anterior à data atual). Considerando consultas escritas em um SGBD em que não ha mais de um contribuinte com o mesmo nome na base de dados e em que CURRENT_DATE retorna a data atual, a consulta SQL que atende ao requisito é:

A

SELECT c.nome, SUM(d.valor) FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE GROUP BY c.nome;

B

SELECT nome, SUM(valor) FROM contribuinte c LEFT JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE situacao = 'ATIVO' GROUP BY nome HAVING tipo_tributo = 'IPTU';

C

SELECT c.nome, SUM(d.valor) AS total_debitos FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE GROUP BY c.nome;

D

SELECT c.nome, valor FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE;

E

SELECT c.nome, SUM(d.valor) FROM contribuinte c WHERE c.situacac = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' GROUP BY c.nome;

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Q3926896

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926896 Estatística

Uma Secretaria da Fazenda estadual recebeu dados de todos os lançamentos de ICMS dos últimos 5 anos (valores, setores econômicos, municípios, regime tributário e situação do contribuinte). Antes de construir modelos preditivos de risco ou definir novas regras de fiscalização, a equipe decide realizar apenas uma etapa sistemática de resumo, visualização e detecção de padrões e outliers nos dados, sem ainda formular hipóteses formais ou treinar modelos. Esse trabalho inicial é caracterizado como

A

um exemplo de analytics prescritivo, pois o objetivo principal é recomendar ações específicas de fiscalização para cada contribuinte.

B

uma etapa de mineração de dados preditiva, focada em gerar automaticamente modelos de classificação de contribuintes de alto risco.

C

um processo típico de OLAP, em que se navega em cubos com dados consolidados, sem foco em gráficos e exploração detalhada de outliers.

D

uma etapa de análise exploratória de dados, focada em medidas-resumo e visualizações para entender distribuições e relações entre variáveis.

E

uma tarefa de aprendizado supervisionado, pois pressupõe rótulos de “fraude” ou “não fraude” para cada lançamento tributário.

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Q3926897

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926897 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de ISS, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunido, um analista parte de uma visão agregada da arrecadação anual por município, em seguida, navega para uma visão mensal e depois para uma visão por contribuinte dentro de um município especifico, mantendo as demais dimensões fixas. Do ponto de vista conceitual em OLAP, essa sequência de operações é um exemplo de

A

Roll-up sobre a dimensão Município, detalhando contribuinte em um município, ano e mês específicos.

B

Slice na dimensão Regime tributário, fixando um único valor dessa dimensão.

C

Drill-down nas hierarquias das dimensões Tempo e Contribuinte, detalhando de ano para mês e depois para contribuinte em um município especifico.

D

Dice nas dimensões Município e Atividade econômica, selecionando subconjuntos específicos em cada uma.

E

Pivot entre as dimensões Ano e Município, apenas alterando linhas e colunas do relatório em um município especifico.

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Q3926898

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926898 Engenharia de Software

Uma Secretaria da Fazenda pretende, ao mesmo tempo:

I. prever o valor de arrecadação mensal de ICMS para os próximos meses;
II. classificar cada declaração de contribuinte em “alto risco” ou “baixo risco” para fins de seleção de auditoria.

Considerando os tipos de modelos de aprendizado de maquina, a combinação de tarefas que está conceitualmente alinhada com esses objetivos é:

A

I - Classificação supervisionada; II - Regressão supervisionada.

B

I - Regressão supervisionada; II - Classificação supervisionada.

C

I - Clustering; II - Regressão supervisionada.

D

I - Regressão não supervisionada; II - Classificação não supervisionada.

E

I - Principal Component Analysis (PCA); II - Rede neural não supervisionada.

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Q3926899

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926899 Banco de Dados

Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sgl.DataFrame chamado df. A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook, usando funcionalidades avangadas de pandas para buscar inconsisténcias. Nesse cenário, a abordagem em PySpark mais apropriada para gerar esses registros em um pandas. DataFrame, minimizando o risco de estouro de memória no ambiente local é:

A

pdf = df.toPandas ()

pdf_sample = pdf.sample (n=1000, random_state=42)

B

sample df = df.sample(False, 0.001, seed=42)

pdf_sample = sample_df.toPandas()

C

pdf_sample = df.limit (1000).toPandas ()

D

rows = df.collect()

pdf_sample = pd.DataFrame (rows[:1000])

E

pdf_sample = spark.createDataFrame (df.head (1000)).toPandas ()

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Q3926900

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926900 Arquitetura de Software

A área de Analytics de uma Secretaria da Fazenda mantém múltiplos modelos em produção (inadimplência, fraude em NF-e, seleção para auditoria, previsão de arrecadação) e precisa garantir um ponto Único de verdade sobre qual versão de cada modelo está em produção, permitir a promoção controlada de modelos de staging para produção com critérios formais e aprovações, e manter histérico versionado com metadados (métricas, features, autor, datas) disponível para auditorias. O componente de uma arquitetura de MLOps que atende diretamente a esses requisitos é um

A

feature store corporativo, responsável por armazenar e servir variáveis derivadas reutilizáveis para treinamento e inferência pelos diferentes modelos.

B

model registry central, integrado ao pipeline de CI/CD, que armazena artefatos de modelo, metadados, histérico de versões e estágios como staging, production e archived.

C

sistema de monitoramento e logging de inferências, com foco em métricas de latência, taxa de erro e disponibilidade das APIs de modelos em produção.

D

repositório Git único, com branches separados por modelo (fraude, inadimplência, auditoria, arrecadação), versionando o código-fonte das soluções analíticas

E

catálogo de dados corporativo que descreve e documenta as tabelas tributárias do data/lake usadas como fonte para o treinamento dos modelos.

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Q3926901

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926901 Governança de TI

Uma Secretaria da Fazenda estadual pretende usar um sistema de IA para ranquear contribuintes por risco de sonegação, priorizando autos de infração e fiscalizações. A equipe jurídica alerta que diretrizes de governança em IA enfatizam transparência, explicabilidade e prestação de contas nas decisões automatizadas. Em termos de desenho do sistema e de governança, a medida mais adequada para alinhar o ranqueador de risco fiscal a esses princípios é

A

estabelecer como requisito principal a comprovação de acurácia histórica do modelo e de robustez do ambiente de dados, tratando os detalhes dos critérios de decisão como informação técnica interna restrita a equipe de modelagem.

B

publicar o código-fonte do modelo e dos scripts de treinamento no portal da transparência, entendendo que o acesso publico a esse código atende as demandas de transparência sobre o funcionamento do ranqueador.

C

documentar modelo e dados (model card, variáveis de risco, limitações), manter logs das decisões automatizadas e fornecer explicações compreensíveis para auditores e resumos explicativos aos contribuintes afetados.

D

manter o modelo como “caixa-preta” para preservar segredo industrial e reduzir o risco de manipulação pelos contribuintes, complementando essa abordagem com uma nota institucional informando que algoritmos de IA são utilizados na seleção de contribuintes.

E

concentrar a responsabilidade pela explicabilidade na área de TI, que poderá responder as demandas apresentando consultas SQL, logs técnicos e descrições das regras logicas, recorrendo a área tributaria ou de gestão de riscos somente em situações excepcionais.

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Q3926902

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926902 Controle Externo

Um Tribunal de Contas do Estado (TCE) solicita a uma SEFAZ acesso a dados de contribuintes constantes dos sistemas informatizados, visando a auditar benefícios fiscais setoriais. Segundo a Resolução SF n220/2012, com redação dada pela Resolução SFP nº 42/2020, o procedimento compatível com o regime de sigilo fiscal e com a disciplina especifica de compartilhamento com o TCE é

A

atender diretamente a requisição, enviando a base completa de contribuintes identificados, sem formalidades adicionais em razão da função constitucional do TCE.

B

negar qualquer compartilhamento, sustentando que o sigilo fiscal se opõe ao controle externo em todas as hipóteses.

C

enviar relatórios sintéticos produzidos internamente, preferencialmente não derivados de dados extraídos dos sistemas da SEFAZ

D

exigir ordem judicial especifica para autorizar o compartilhamento, ainda que a requisição decorra de função constitucional do TCE

E

remeter inicialmente dados anonimizados e, caso o TCE justifique necessidade de identificação, atender por meio de transferência de sigilo a servidor indicado pelo Tribunal, responsável pelo uso e guarda das informações.

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Q3926903

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926903 Programação

Uma Secretaria da Fazenda estadual expõe, em ASP.NET Core (.NET 8, Minimal APIs), uma API para calculo de ICMS sobre fretes interestaduais. O serviço ICalculoTributoService utiliza FazendabDbContext (EF Core) para persistência e um cliente HTTP para consultar tabelas de alíquotas interestaduais via serviço externo. Em testes de carga, o uso de FazendaDbContext e ICalculoTributoService como Singleton gerou aumento de memória e conexões abertas ao banco. Considerando o modelo de injeção de dependência e lifetimes do contêiner padrão do .NET, a combinação de lifetimes que é tecnicamente adequada para esse cenário é registrar FazendaDbContext. como

A

Scoped e ICalculoTributoService como Scoped, configurando o cliente HTTP com addHEttpClient e injetando HttpClient no serviço.

B

Transient e ICalculoTributoService como Scoped, mantendo um HttpClient estático compartilhado em toda a aplicação.

C

scoped e ICalculoTributoService como Transient, criando instâncias de HttpClient com new HttpClient () no construtor do serviço.

D

singleton e ICalculoTributoService como Scoped, injetando o contexto singleton em serviços escopados e usando AddHttpClient para o cliente HTTP.

E

Transient e ICalculoTributoService COMO Transient, gerando um novo contexto e um novo HttpClient a cada resolução do serviço.

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Q3926904

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926904 Engenharia de Software

Uma equipe de Tl de uma Secretaria da Fazenda mantém o sistema de emissão de guias de arrecadação em um repositório Git central, usando a branch main diretamente em produção. Um commit já publicado alterou o calculo de ISS e gerou valores incorretos. A auditoria exige que o histórico da main permaneça integro, sem reescrita de histórico já publicado, e que a correção seja aplicada a partir do commit problemático. Considerando as recomendações usuais para desfazer mudanças em uma branch publica já compartilhada, o procedimento que esta alinhado a essas exigências é, na branch main, executar

A

git reset --hard HEAD~1 e depois git push --force origin main, removendo o commit incorreto do histórico remoto.

B

git reset --soft HEAD~1, ajustar ocddigo de ISS, criar novo commit e finalizar com git push --force origin main,

C

git revert e em seguida git push origin main, registrando novo commit que desfaz as alterações de ISS.

D

git rebase -i HEAD-~2, excluir a linha do commit incorreto no rebase interativo e depois usar git push --force- with-lease origin main.

E

o cálculo de ISS em novo commit corretivo sobre o histórico atual e executar git push origin main, sem usar comandos de reescrita de histórico

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Q3926905

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926905 Engenharia de Software

Um portal de serviços fazendários disponibiliza um formulário de consulta de situação fiscal por onde usuários que utilizam leitores de tela relataram dificuldade para identificar os campos, porque os rótulos não são lidos corretamente. Considerando as diretrizes de acessibilidade para formulários na web, a solução mais adequada para associar rótulos aos campos é

A

adicionar o nome do campo em tooltips exibidos somente ao passar o mouse ou focar o componente.

B

utilizar placeholders nos inputs, exibindo o nome do campo dentro da caixa de texto.

C

criar rótulos <span> com e posicioná-los visualmente próximos aos campos, sem associação semântica.

D

vincular cada <caption> ao seu <input> correspondente usando o atributo aria associado ao id do campo.

E

associar cada <label> ao seu <input> correspondente usando o atributo for vinculado ao id do campo.

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Q3926906

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926906 Engenharia de Software

Uma transportadora desenvolve um módulo de cálculo de ICMS sobre frete em seu sistema de gestão em que há uma função pura CalcularICMS (Itens, UFOrigem, UFDestino) que, a partir dos itens e UFs, devolve apenas os valores de imposto, sem acesso a banco de dados, rede ou arquivos. A equipe deseja automatizar verificações dessa função em diferentes combinações de alíquotas e bases de calculo. Nesse cenário, o tipo de teste indicado para esse objetivo especifico é teste

A

de integração chamando serviços externos da SEFAZ em ambiente de homologação.

B

de sistema cobrindo todo o fluxo de emissão do documento fiscal de transporte até a autorização.

C

de aceitação com cenários BDD descritos por especialistas fiscais.

D

unitário que executa a função calcularIcMs em isolamento, conferindo entradas e saídas.

E

de carga aplicando grande volume de documentos simultâneos ao módulo de cálculo.

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Q3926907

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926907 Engenharia de Software

Uma Secretaria da Fazenda realiza anualmente uma mudança obrigatória no calculo de tributos, sempre válida a partir do primeiro dia do ano. Embora existam processos formais de homologação e acompanhamento pós-implantação, uma auditoria interna constatou falhas de rastreabilidade: incidentes em produção não apresentavam relação clara com as mudanças aplicadas. Considerando praticas consolidadas de rastreabilidade no ciclo de vida de soffware, a ação que garante rastreamento completo das mudanças, desde o código até a operação, é

A

utilizar histórico de commits para identificar alterações no código e respectivos responsáveis.

B

criar verificações manuais após cada implantação em produção para registrar problemas observados.

C

registrar documentação funcional de cada versão, sem integração com processos de mudança, mas integrado a ferramenta de IT Service Management.

D

adotar pipeline CI/CD com versionamento imutável, registro de artefatos e controle de mudanças integrado a ferramenta de Gestão de Serviços de TI.

E

manter logs de depuração ativados permanentemente em produção para facilitar análise de incidentes, auditoria e acompanhamento.

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Q3926908

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926908 Segurança da Informação

Um órgão tributário está executando workloads de análise antifraude em um cluster Kubernetes e alguns pods falham intermitentemente na inicialização porque dependem de credenciais de acesso a sistemas internos. A equipe deseja disponibilizar esses valores sensíveis seguindo boas praticas, sem embuti-los na imagem de contêiner. Nessa situação, o mecanismo do Kubernetes que deve ser utilizado é

A

inserir as variáveis sensíveis diretamente no Dockerfile como variáveis de ambiente fixas.

B

gravar as credenciais em arquivos dentro da imagem durante o processo de build.

C

armazenar variáveis sensíveis como objetos Secret do Kubernetes e referencia-las nos pods.

D

definir credenciais como argumentos de build (ARG) e reutiliza-las em todas as imagens.

E

manter as credenciais em ConfigMaps, permitindo compartilhamento centralizado entre múltiplos pods e versionamento junto as configurações da aplicação.

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Q3926909

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926909 Arquitetura de Software

Um órgão fazendário esta modernizando o módulo de cálculo de tributos e deseja separar claramente a lógica das regras fiscais das adaptações necessárias para diferentes bancos de dados usados pelos estados. Considerando que a equipe quer garantir que mudanças na infraestrutura não impactem as regras tributarias centrais, a abordagem arquitetural que atende melhor a essa necessidade é

A

a Arquitetura MVC, concentrando a lógica tributaria em serviços ligados à camada de apresentação da aplicação web, aproveitando os recursos nativos do framework (como filtros, interceptors e validações) para tratar as particularidades de cada banco de dados.

B

concentrar as regras fiscais em repositórios especializados por tipo de banco de dados, permitindo que cada repositório implemente as regras e consultas de forma otimizada para o SGBD especifico (por exemplo, usando stored procedures ou funções nativas)

C

implementar a maior parte da lógica fiscal nos controllers das APIs, centralizando ali o fluxo das regras tributarias e das chamadas as diferentes fontes de dados, o que facilitaria a coordenação entre múltiplos bancos de dados sem alterar o domínio existente.

D

a arquitetura hexagonal, estruturando o domínio com portas (interfaces) e adaptadores para cada banco de dados, de forma que as regras fiscais permaneçam independentes das tecnologias de persistência.

E

definir DTOs ricos para transporte de dados entre camadas, adicionando validações e transformações relacionadas as regras fiscais nesses objetos, mantendo a lógica tributaria distribuída entre serviços, controllers e mapeamentos de banco de dados já existentes.

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Q3926910

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926910 Arquitetura de Software

Um órgão fazendário expõe, por meio de uma API REST, dados de notas fiscais eletrônicas para outros sistemas estaduais. Em picos de uso, algumas requisições retornam informações inconsistentes porque o processamento interno ainda está em execução de forma assíncrona. Nesse cenário, a estratégia de projeto REST adequada para garantir consistência das respostas sem bloquear o processamento da operação é

A

responder 200 OK com payload indicando processamento pendente, mantendo a consulta ao mesmo endpoint.

B

executar todo o processamento da NF-e de forma síncrona antes de responder, garantindo resposta somente quando o dado estiver concluído.

C

utilizar 206 Partial Content para devolver versões intermediárias da NF-e enquanto o processamento é concluído.

D

retornar 202 Accepted para operações assíncronas e informar, no cabeçalho Location, um endpoint para consulta do status ou resultado.

E

responder com 201 Created para operações longas e orientar o cliente a aguardar nova consulta ao mesmo endpoint para obter o resultado.

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Questões de Concurso Público SEFAZ-SP 2026 para Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3)

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