Questões TJ-RJ 2026 para Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados

Q3869741

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

Q3869741 Arquitetura de Software

Um órgão público mantém um sistema de processamento de folha de pagamento que roda, durante a maior parte do ano, em infraestrutura própria (on-premises).
No entanto, nos meses de dezembro e janeiro, a demanda por processamento aumenta significativamente devido ao 13º salário, reajustes e grande volume de retificações, causando risco de indisponibilidade e degradação de desempenho.
Para lidar com esses picos, a equipe de TI decide configurar um mecanismo automático para que, sempre que a carga ultrapassar determinado limiar, sejam instanciados recursos adicionais de computação em uma nuvem pública.
Essa estratégia de extensão dinâmica da capacidade computacional para a nuvem pública em momentos de alta demanda é denominada:

A

multi-cloud;

B

autoscaling;

C

cloud bursting;

D

edge computing;

E

infraestrutura hiperconvergente.

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Q3869742

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

Q3869742 Arquitetura de Software

Uma corte superior está redesenhando sua arquitetura de sistemas para suportar sistemas legados críticos ainda executados em data center próprio, novos serviços digitais com alta variabilidade de carga (portais, APIs abertas, painéis em tempo real), além de requisitos rígidos de conformidade, auditoria e soberania de dados.
Na proposta inicial, a área de TI contrapõe duas abordagens de alto nível:
• estratégia nativa (cloud-native), com serviços desenhados desde o início para consumir intensamente recursos de nuvem pública (contêineres orquestrados, funções serverless, filas e bancos gerenciados, observabilidade integrada etc.);
• estratégia híbrida, em que parte significativa da carga permanece em data center próprio ou em nuvem privada, com integração estruturada (túneis seguros, VPN, direct connect, replicação de dados) com a nuvem pública.
Considerando os trade-offs entre uma arquitetura nativa em nuvem e uma arquitetura híbrida nesse contexto, é correto afirmar que:

A

em uma arquitetura híbrida, a presença simultânea de ambientes on-premises e em nuvem tende a reduzir o risco de vendor lock-in, pois a possibilidade de distribuir cargas entre os dois lados torna menos relevante a escolha de serviços gerenciados específicos de cada provedor;

B

em uma arquitetura cloud-native em nuvem pública, é comum explorar serviços gerenciados e elasticidade para acelerar entregas e simplificar operação, enquanto a arquitetura híbrida tende a facilitar a convivência com sistemas legados e requisitos locais, aumentando, por outro lado, a complexidade de governança, a observabilidade fim a fim e a gestão de latência entre domínios;

C

em cenários com forte exigência de soberania de dados, concentrar todas as cargas em um único provedor de nuvem pública costuma ser mais adequado do que manter parte dos sistemas on-premises, pois a unificação da infraestrutura tende a simplificar o atendimento às restrições regulatórias;

D

em caso de adoção de uma arquitetura híbrida, limita-se de forma relevante o uso de práticas cloud-native, como contêineres, orquestração, infraestrutura como código e observabilidade distribuída, que apresentam melhor relação custo-benefício quando o ambiente está predominantemente na nuvem pública;

E

em uma arquitetura cloud-native bem desenhada, o uso de serviços serverless e bancos de dados gerenciados tende a atender grande parte das necessidades de auditoria, trilhas de acesso, criptografia e segmentação de redes, reduzindo a necessidade de controles adicionais de segurança em comparação a uma arquitetura híbrida baseada em data center próprio.

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Q3869743

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

Q3869743 Sistemas Operacionais

O departamento de TI de um tribunal migrou seu sistema de consulta processual para um provedor de nuvem pública, adotando o modelo PaaS (Platform as a Service) por meio de um serviço de Web App gerenciado. Seis meses após a migração, o sistema sofreu uma invasão que resultou na exfiltração de dados.
A perícia forense digital concluiu que:
• o código-fonte da aplicação desenvolvido pelo tribunal seguia as práticas seguras da OWASP;
• as credenciais e o gerenciamento de identidade (IAM) estavam configurados corretamente pelo Tribunal; e
• a invasão ocorreu estritamente devido à exploração de uma vulnerabilidade conhecida (CVE) e não corrigida no kernel do sistema operacional do servidor que hospedava o ambiente de execução (runtime).
Considerando o Modelo de Responsabilidade Compartilhada aplicável a serviços PaaS, é correto afirmar que a responsabilidade pela falha de segurança que permitiu o incidente é:

A

do tribunal, pois a segurança dos dados e da aplicação é de responsabilidade do cliente e, ao escolher um ambiente compartilhado, o cliente assume o risco residual das vulnerabilidades do sistema operacional subjacente;

B

do provedor de nuvem, pois no modelo PaaS a gestão do sistema operacional, incluindo a aplicação de patches de segurança e a manutenção do ambiente de execução (runtime), é de responsabilidade exclusiva do fornecedor da plataforma;

C

compartilhada, pois, embora o provedor gerencie o hardware, o tribunal tem a obrigação de instalar agentes de segurança baseados em host (HIDS) para monitorar a integridade do sistema operacional, mesmo em ambientes gerenciados;

D

do tribunal, visto que a aplicação de correções no sistema operacional convidado (Guest OS) é uma responsabilidade do cliente em todos os modelos de serviço (IaaS, PaaS e SaaS), exceto quando contratado um serviço de suporte premium dedicado;

E

do provedor de nuvem, apenas se o contrato de nível de serviço (SLA) especificar explicitamente a versão do kernel a ser utilizada; caso contrário, a responsabilidade recai sobre o tribunal por não ter auditado a infraestrutura subjacente antes do deploy.

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Q3869744

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

Q3869744 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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Q3869745

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

Q3869745 Estatística

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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Q3869746

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

Q3869746 Ciência e Tecnologia

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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Q3869747

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

Q3869747 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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Q3869748

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

Q3869748 Estatística

Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.

Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:

Imagem associada para resolução da questão

obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:

A

Erro Médio Absoluto (MAE);

B

Erro Quadrático Médio (MSE);

C

Coeficiente de Determinação (R²);

D

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);

E

Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).

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Q3869749

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

Q3869749 Banco de Dados

Diferentes sistemas produzem dados em formatos variados, que podem ser classificados em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
Nesse contexto, relacione os tipos de dados às suas respectivas descrições.
1. Dados estruturados
2. Dados semiestruturados
3. Dados não estruturados
( ) Gravações em áudio e vídeo de audiências públicas, armazenadas em arquivos MP4, acompanhadas apenas de nome do arquivo e data de criação.
( ) Registros de protocolo eletrônico armazenados em tabelas de banco de dados relacional, com campos bem definidos (número do processo, data, unidade, assunto) e chaves primárias/estrangeiras.
( ) Arquivos de log de acesso ao portal de serviços do governo, registrados em formato JSON, contendo campos como timestamp, user_id, endpoint, status_code, com alguns campos opcionais variando conforme o tipo de requisição.
A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

3, 1 e 2;

E

3, 2 e 1.

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Q3869750

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

Q3869750 Estatística

Um cientista de dados treinou três modelos para prever evasão escolar usando dados de 12.000 alunos de 2019-2023: Random Forest, XGBoost e Regressão Logística. Para avaliar os modelos, dividiu o dataset em 70% treino e 30% teste, treinou cada modelo no conjunto de treino e reportou as seguintes acurácias no teste: RF=89%, XGBoost=91%, Logística=82%. Com base nesses resultados, foi recomendado o XGBoost para produção.
A avaliação dessa metodologia de validação é:

A

correta, pois a divisão 70/30 é padrão da indústria e a acurácia no teste é métrica adequada para classificação binária;

B

incorreta, porque single train-test split pode gerar resultado otimista por sorte na divisão; deveria usar k-fold cross-validation para estimar performance média e variância;

C

correta, desde que a divisão preserve a proporção de classes (stratified split) e que o conjunto de teste não tenha vazamento de dados do treino;

D

incorreta, pois séries temporais (2019-2023) exigem validação temporal forward-chaining, e não split aleatório que viola ordenação temporal;

E

correta para seleção preliminar, mas produção exige validação em dados totalmente novos (holdout set separado) não vistos durante o desenvolvimento.

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Q3869751

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

Q3869751 Engenharia de Software

Um laboratório de pesquisa médica está desenvolvendo um sistema de inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico de uma doença de pele extremamente rara. O maior desafio do projeto é a escassez de dados: a equipe possui apenas 300 imagens dermatoscópicas rotuladas da doença, quantidade insuficiente para treinar uma rede neural convolucional (CNN) complexa do zero sem causar sobreajuste (overfitting).
Para contornar essa limitação, os cientistas de dados decidiram utilizar um modelo de arquitetura robusta (como a ResNet-50), que já foi previamente treinado em milhões de imagens genéricas do banco de dados ImageNet. A estratégia adotada consiste em manter os pesos das camadas iniciais da rede inalterados (congelados), aproveitando a capacidade do modelo de reconhecer formas e texturas, e treinar apenas as últimas camadas para distinguir a lesão de pele específica.
Essa técnica de reaproveitamento de conhecimento prévio de um domínio para resolver um problema em outro domínio com poucos dados é denominada:

A

Data Augmentation (aumento de dados);

B

Transfer Learning (Aprendizado por Transferência);

C

Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço);

D

Unsupervised Clustering (Agrupamento Não Supervisionado);

E

Dimensionality Reduction (Redução de Dimensionalidade).

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Q3869752

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

Q3869752 Estatística

Uma equipe de ciência de dados está desenvolvendo um modelo de classificação de inadimplência em um conjunto de dados tabular com informações numéricas e categóricas de clientes (renda, idade, histórico de crédito, limite etc.).
O conjunto está fortemente desbalanceado: apenas 3% dos registros pertencem à classe denominada inadimplente. O time deseja aumentar a quantidade de exemplos da classe minoritária sem simplesmente duplicar registros existentes, gerando novas amostras sintéticas entre os pontos reais da classe positiva, para reduzir o risco de overfitting associado ao oversampling ingênuo.
A técnica de balanceamento de classes adequada para esse cenário é:

A

SMOTE;

B

oversampling aleatório da classe minoritária;

C

undersampling aleatório da classe majoritária;

D

data augmentation baseada em ruído gaussiano na classe minoritária;

E

ajuste de pesos de classe (class weights) no algoritmo de aprendizado.

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Q3869753

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

Q3869753 Sistemas Operacionais

O sistema operacional Moderno implementa a alocação de memória virtual baseada em paginação, combinando técnicas e estruturas de dados encontrados em outros sistemas operacionais. A tabela de páginas de memória do Moderno foi implementada nos mesmos moldes do Linux.
Sendo assim, é correto afirmar que a tabela de páginas de memória do Moderno:

A

armazena informações sobre o estado de cada página, sem realizar mapeamento de endereços;

B

mapeia endereços virtuais para endereços físicos, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória;

C

mapeia endereços virtuais para endereços físicos e é capaz de influenciar a proteção de memória;

D

não realiza mapeamento de endereços, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória;

E

armazena informações sobre o estado de cada página, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória.

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Q3869754

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

Q3869754 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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Q3869755

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

Q3869755 Gerência de Projetos

A empresa Y está desenvolvendo uma plataforma de e-commerce para uma empresa de vendas online. Com base nos testes de usabilidade e feedback do usuário, a equipe de desenvolvimento decidiu efetuar alterações nas funcionalidades, sendo que algumas delas resultariam em mudanças no escopo original.
Ao levar esse fato ao gerente de projetos, a equipe usou o PMBOK para justificar as alterações com base no princípio do(a):

A

foco em valor;

B

liderança servidora;

C

pensamento sistêmico;

D

adaptação e resiliência;

E

colaboração e engajamento.

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Q3869756

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Q3869756 Direito Digital

O TJRJ está desenvolvendo um sistema cujas operações envolverão o tratamento de dados pessoais. A fim de garantir a conformidade com a Lei nº 13.709/2018, o módulo B do sistema deve observar especificamente o princípio da LGPD que assegura que o tratamento seja compatível com os fins informados ao titular, de acordo com o contexto do tratamento.
O princípio da LGPD especificamente observado pelo módulo B é o da:

A

finalidade;

B

prevenção;

C

adequação;

D

necessidade;

E

transparência

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Q3869757

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

Q3869757 Governança de TI

A assessoria de inteligência artificial do Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro quer criar um assistente jurídico, utilizando modelos de inteligência artificial generativa, para apoiar juízes na elaboração de decisões e minutas de sentenças para processos judiciais.
De acordo com os princípios do COBIT® 2019, para garantir a qualidade dos dados analíticos, um sistema de governança deve:

A

ser estático, para assegurar a completude dos dados;

B

unificar as atividades e estruturas de governança e gestão para assegurar a segurança dos dados;

C

ser adaptado às necessidades da área de tecnologia da informação para assegurar a relevância dos dados;

D

ser construído a partir de vários componentes que podem ser de diferentes tipos e que funcionam juntos de forma holística;

E

abranger as funções da área de tecnologia da informação, onde a informação é processada, para assegurar a completude dos dados.

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Q3869758

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

Q3869758 Governança de TI

De acordo com a Pesquisa IA no Poder Judiciário 2024, realizada pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ) em parceria com o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), o desenvolvimento de soluções de IA tornou-se uma realidade dentro dos tribunais e conselhos do Poder Judiciário, em grande parte para superar desafios do cotidiano de trabalho, em especial por meio da automação de dados.
A integração de práticas do ITIL 4 para automação de dados contribui para:

A

a criação de valor para as partes interessadas;

B

a governança e gestão de informações e tecnologias corporativas;

C

a compreensão do gerenciamento de projetos e do modo como ele facilita os resultados pretendidos;

D

a contextualização e fornecimento de serviços de tecnologia da informação de forma adaptável, rápida e transparente;

E

a definição dos fatores de desenho que devem ser considerados pela empresa para construir um sistema de governança mais adequado.

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Q3869759

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

Q3869759 Gerência de Projetos

No âmbito do Poder Judiciário, a plataforma Sinapses é responsável por gerenciar o treinamento supervisionado, versionamento e disponibilização de modelos de inteligência artificial.
O Conselho Nacional de Justiça estabelece que os modelos de inteligência artificial adotados deverão possuir mecanismos de explicabilidade, sempre que tecnicamente possível, de modo que suas decisões e operações sejam compreensíveis e auditáveis pelos operadores judiciais.
De acordo com o PMBOK 7ª edição, em projetos analíticos e de aprendizado de máquina, o mecanismo de explicabilidade pode ser orientado pelo princípio:

A

concentre-se no valor;

B

demonstre comportamentos de liderança;

C

crie qualidade nos processos e nas entregas;

D

reconheça, avalie e reaja às interações do sistema;

E

crie um ambiente colaborativo para a equipe do projeto.

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Q3869760

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

Q3869760 Engenharia de Software

O cientista de dados Leo está desenvolvendo um modelo de inteligência artificial para analisar casos e tomar decisões sobre a procedência ou não do pleito.
Para analisar como o modelo chegou a uma determinada decisão, Leo deve utilizar:

A

auditoria;

B

surrogate models;

C

feature importance;

D

partial dependence plots (PDP);

E

métodos de interpretabilidade local.

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Questões de Concurso Público TJ-RJ 2026 para Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados

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