Questões de Concurso sobre Engenharia de Software para FCC

Q3216520

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRT - 6ª Região (PE) Prova: FCC - 2025 - TRT - 6ª Região (PE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3216520 Engenharia de Software

Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a relevância e coerência do conteúdo. Para ajustar o desempenho do modelo e evitar problemas como alucinações e vieses, eles optaram por

A

reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.

B

usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.

C

utilizar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.

D

implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.

E

aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.

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Q3216518

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRT - 6ª Região (PE) Prova: FCC - 2025 - TRT - 6ª Região (PE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3216518 Engenharia de Software

Em um pipeline MLOps, varias etapas são seguidas para o desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos de Machine Learning. Com relação a este processo, especialmente considerando o uso de redes neurais transformer e suas características, as fases e procedimentos técnicos envolvidos no ciclo completo de MLOps são assim descritos:

A

No pipeline MLOps, as redes neurais transformer são aplicadas na fase de Design para realizar Feature Engineering e tuning de parâmetros. Na fase de Operações, implementase o modelo em produção através de pipelines automatizados, e, por fim, a fase Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao monitoramento de dados de produção.

B

No ciclo MLOps, os modelos transformer são implementados diretamente na fase de Operações para otimização em produção. A fase de Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao versionamento de dados e modelos e, na fase de Design, é realizado o monitoramento de desempenho do modelo e a coleta de dados para retreino futuro.

C

O pipeline MLOps começa com a fase de Operações, na qual são definidos os requisitos técnicos e estes são alinhados com os requisitos de negócio. Em seguida, na fase de Experimentação e Desenvolvimento, o modelo é colocado em produção utilizando práticas de CI/CD. A etapa final, Design, foca na criação de embeddings e ajuste de hiperparâmetros.

D

O ciclo de MLOps começa com a fase de Design, na qual são definidos os requisitos e alinhadas as necessidades de negócio. Na fase de Experimentação e Desenvolvimento, ocorre a construção do modelo, aplicação de Feature Engineering e tuning de parâmetros, podendo ser utilizadas redes neurais transformer para processar dados sequenciais com atenção contextual. Na etapa de Operações, o modelo é colocado em produção com pipelines de CI/CD e monitorado para ajuste continuo.

E

Durante a fase de Experimentação e Desenvolvimento, o alinhamento dos requisitos de negócio e os requisitos técnicos do modelo são realizados. Na fase de Design, faz-se o deploy do modelo com CI/CD, enquanto a fase de Operações se concentra em treinar modelos transformer com autoatenção para ajuste contextual.

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Q3216512

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: TRT - 6ª Região (PE) Prova: FCC - 2025 - TRT - 6ª Região (PE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3216512 Engenharia de Software

A equipe de desenvolvimento do Tribunal Regional do Trabalho está trabalhando em um novo produto de software que sera implementado em um ambiente de nuvem. A organização utiliza práticas de DevOps e DevSecOps para acelerar o desenvolvimento e, ao mesmo tempo, melhorar a segurança desde as primeiras fases do ciclo de vida do software . Um dos principais desafios para a equipe é integrar testes de segurança contínuos sem impactar a velocidade de entrega, o que pode ser conseguido

A

garantindo que a equipe de desenvolvimento seja treinada em práticas de DevSecOps, aplicando na fase de produção, testes IAST (Inferactive Agile Security Testing), que combinam testes FAST e ZAST, usando soware para monitorar a performance da aplicação.

B

concentrando-se principalmente em automação de testes de performance e de funcionalidades, com foco em segurança após a fase de homologação, aplicando teste RAST (Rapid Agile Security Testing).

C

criando uma equipe de segurança separada que realiza auditorias manuais de segurança em intervalos regulares, após cada fase do desenvolvimento.

D

implementando verificações de segurança apenas na fase final do desenvolvimento, para garantir que todos os testes de segurança sejam realizados apenas uma vez.

E

adotando a abordagem Shift Left Security e integrando ferramentas automatizadas de segurança diretamente nos pipelines de CI/CD, permitindo que vulnerabilidades sejam detectadas nas primeiras fases do desenvolvimento.

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Q3171850

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3171850 Engenharia de Software

Uma equipe deseja adotar abordagem DevOps para automatizar o processo de integração e entrega contínua (CI/CD). Para isso, é necessário integrar diversas ferramentas para otimizar a automação dos testes e a entrega do produto. Dentre essas ferramentas, encontra-se o

A

Selenium, que é utilizado para automação de builds, testes de integração e execução de pipelines de CI/CD, que integra-se ao CircleCl, que faz a gestão de repositórios Git. O CircleCl é compatível apenas com as linguagens Go, Java e Ruby, apresentando incompatibilidade com Python, Ruby Scala, Node js, PHP e Haskell.

B

Git Esta ferramenta precisa ser integrada ao GitHub, uma vez que são interdependentes. Usadas em conjunto, conseguem realizar o controle de versão e proporcionar a integração continua.

C

GitHub Actions, que permite a criação de workflows de CI/CD diretamente no GitHub. Os workflows são definidos no diretório .github/workflows de um repositório, que pode ter vários workflows, cada um dos quais podendo executar um conjunto diferente de tarefas, como criar e testar pull requests.

D

Jenkins, que é uma ferramenta escrita em PHP, exclusiva para automação de testes, que integra-se ao Git para armazenar o histórico dos testes automatizados executados.

E

Maven, que é uma ferramenta proprietária para automação de builds, que também possui capacidades nativas de controle de versões e pipelines de CI/CD, similar ao Gittab CI/CD. Um projeto Maven fica atrelado a um arquivo principal: o pom.java.

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Q3171847

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3171847 Engenharia de Software

A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming: um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste (overfitting). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo

A

é simples demais e não consegue capturar as complexidades dos dados. A curva ROC compara a acurácia geral do modelo de classificação, enquanto o MAE avalia o desempenho: quanto maior o MAE, melhor é o desempenho do modelo. Para resolver o problema de sobreajuste, deve-se aumentar o número de variáveis no modelo.

B

generaliza excessivamente para dados novos e não consegue se adequar aos dados do treinamento. A curva ROC é capaz de calcular o desempenho do modelo por meio da média entre verdadeiros positivos (especificidade) e falsos positivos (sensibilidade). O MAE é uma métrica de erro quadrático médio que pode ser usada para melhorar o desempenho do modelo. Para eliminar o sobreajuste, deve-se aplicar a técnica de balanceamento de dados conhecida como avaliação cruzada.

C

aprende os padrões específicos do conjunto de treinamento, fornecendo previsões precisas para estes dados, mas com baixo desempenho em novos dados. A curva ROC avalia a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos negativos, enquanto o MAE mede o desvio médio absoluto entre os valores previstos e os reais. Para mitigar o sobreajuste, técnicas como regularização e parada antecipada podem ser usadas.

D

aprende as características gerais do conjunto de treinamento, generalizando bem para dados novos. A curva ROC mede a precisão de um modelo de classificação e o MAE mede a precisão de um modelo de regressão.Para reduzir o sobreajuste, deve-se aumentar a complexidade do modelo.

E

não consegue aprender os padrões do conjunto de treinamento. A curva ROC mostra a relação entre a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros negativos, enquanto o MAE mede a diferença entre a previsão mais provável e o valor real. Para reduzir o sobreajuste, deve-se remover os dados desbalanceados do conjunto de treinamento.

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Q3170495

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3170495 Engenharia de Software

Um Tribunal do Trabalho está implementando um sistema de gerenciamento onde um projeto pode ter múltiplos participantes e cada participante pode estar em vários projetos; um projeto também pode ter várias fases e cada fase pertence a apenas um projeto; um participante pode ter diferentes papéis em um projeto.
Dentre as seguintes características para modelar o relacionamento entre Participante e Projeto, a mais adequada é:

A

um relacionamento hierárquico entre Participante e Projeto, com o Participante sendo um subtipo de Projeto.

B

dois relacionamentos binários muitos-para-muitos: um entre Participante e Projeto, e outro entre Participante e Papel.

C

um relacionamento binário muitos-para-muitos com uma entidade associativa para armazenar o papel do participante.

D

um relacionamento um-para-muitos entre Participante e Projeto, com um atributo no Participante indicando o papel.

E

um relacionamento ternário entre Participante, Projeto e Papel e outro binário entre Projeto e Papel.

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Q3170476

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3170476 Engenharia de Software

A equipe de um Tribunal está debatendo a adequação de metodologias ágeis, considerando a natureza dos diversos projetos institucionais. Um Técnico de TI afirmou que a metodologia:

A

Scrum é melhor em projetos que requerem a auto-organização da equipe e iterações regulares, permitindo que os desenvolvedores façam ajustes nas prioridades e no escopo do projeto a cada Sprint. Além disso, o Scrum se concentra na implementação de um ciclo de desenvolvimento linear e sequencial, mais próximo da realidade.

B

XP deve ser escolhida na maior parte dos projetos, pois permite um planejamento detalhado a longo prazo, com entregas frequentes em sprints de 3-4 semanas ou um mês. Além disso, como a colaboração com o cliente é fundamental, essa metodologia incentiva reuniões de revisão mensais com as partes interessadas.

C

XP é mais indicada quando há alta necessidade de refatoração contínua e testes automatizados, o que permite melhor controle da qualidade do código durante o desenvolvimento.

D

XP deve ser escolhida quando o time deseja trabalhar sem sprints fixos e priorizar documentações mais detalhadas e extensas. Além disso, projetos com baixa variabilidade de requisitos se beneficiam com as práticas XP.

E

Scrum deve ser preferida em projetos em que há necessidade de ciclos curtos com entregas de incremento de soware a cada semana, garantindo uma integração contínua do produto.

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Q2760901

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760901 Engenharia de Software

Como primeira coisa que fez após instalar o Git, um Técnico de um tribunal configurou sua Identidade (nome de usuário e endereço de e-mail), que é uma atividade bastante importante, porque cada commit usa essa informação e ela fica carimbada de forma imutável nos commits que se começa a criar.

Para isso ele utilizou a seguinte configuração:
$ git config <<opção>> user.name "J J do tribunal"
$ git config <<opção>> user.email analistajjOtribunal.br

Para que o Git use essa informação em qualquer coisa que seja feita, ou seja, para fazer isso somente uma vez no sistema que está sendo configurado, ele deve usar a <<opção>> , corretamente, como

A

--groover

B

-general

C

-constant

D

--global

E

-embrace

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Q2760898

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760898 Engenharia de Software

Um Técnico de um Tribunal está preparando um treinamento sobre UML 2.5. Em um dos slides da apresentação ele mostrou os seguintes elementos utilizados em notações de diagramas:

1. Decisions, merges, forks e joins.
2. Include e Extend.

Eles são representados, correta e respectivamente, nos diagramas de

A

sequência e classes.

B

classes e atividades.

C

atividades e máquina de estados.

D

sequência e casos de uso.

E

atividades e casos de uso.

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Q2760896

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760896 Engenharia de Software

Uma Técnica de um Tribunal Regional do Trabalho está propondo ao órgão um investimento para implantação de um processo de software a fim de melhorar a qualidade dos produtos finais.

As características desse processo são: é iterativo quanto às fases, utiliza matriz de fases por disciplinas ou atividades e workflows, ilustra boas práticas na especificação e no projeto e apoia a prototipação e a entrega incremental. Não é um processo adequado para todos os tipos de desenvolvimento, como, por exemplo, desenvolvimento de software embutido. No entanto, ele representa uma abordagem de processo híbrido que potencialmente combina três modelos de processo genéricos. Suas fases são estreitamente ligadas ao negócio.

Trata-se

A

do Processo Unificado Rational.

B

da Engenharia de software orientada a reuso.

C

do Modelo em cascata.

D

do Modelo em espiral de processo de software de Boehm.

E

do Desenvolvimento incremental.

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Q2760895

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760895 Engenharia de Software

Das abordagens principais dos processos de software, apresenta pelo menos três princípios ou características do método Extreme Programming (XP):

A

propriedade coletiva, diagrama de bolhas, product owner e modelo de visão.

B

modelagem de negócio, revisão de sprint, refatoração e diagrama funcional

C

revisão de sprint, programação em pares, diagrama de fluxo de dados e product owner.

D

diagrama funcional, modelo de processo, product backlog e refatoração.

E

refatoração, product backlog, propriedade coletiva e programação em pares.

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Q2760869

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760869 Engenharia de Software

Com relação à codificação segura, a norma ABNT NBR IS0/1EC 27002:2022 recomenda que, durante a codificação, seja considerada a

A

utilização de técnicas seguras de programação, como programação em duplas, refactoring, revisão por pares, iterações de segurança e desenvolvimento orientado por testes.

B

eliminação de técnicas estruturadas de programação, como estruturas de repetição e sub-rotinas.

C

utilização de técnicas de design que incluam o uso de senhas no código fonte, serviços web não autenticados etc.

D

validação de campos de formulários no cliente, liberando o servidor para processamentos mais pesados relacionados às regras de negócio.

E

utilização de padrões de projeto e frameworks utilizando como critério principal o potencial de reduzir o tempo de desenvolvimento.

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Q2760867

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760867 Engenharia de Software

Como base de orientação para o desenvolvimento de um software, um Técnico resolveu utilizar a norma ABNT NBR ISO/IEC/HEEE 12207:2021, que

A

prescreve um modelo de ciclo de vida formado pelas fases de concepção, desenvolvimento, produção teste e implantação.

B

agrupa as atividades que podem ser executadas durante o ciclo de vida de um sistema de software em quatro grupos de processos.

C

se aplica principalmente a sistemas para os quais o software não é de primordial importância para os stakeholders.

D

define processos vinculados a fases específicas do ciclo de vida de software, como planejamento, codificação e testes.

E

prescreve um modelo de ciclo de vida formado pelas fases de iniciação, elaboração. construção e transição.

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Q2760865

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760865 Engenharia de Software

Um Técnico está em um grupo de discussão sobre as atividades de segurança individuais que devem ser realizadas para haver conformidade com os processos do Security Development Lifecycle (SDL). Como no ambiente de desenvolvimento há um risco de segurança significativo, o grupo está discutindo a atividade de Threat Modeling, que faz parte da fase de

A

Implementation.

B

Verification.

C

Design.

D

Requirements.

E

Release.

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Q2760864

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 15ª Região (SP) Prova: FCC - 2023 - TRT - 15ª Região (SP) - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q2760864 Engenharia de Software

Para envolver vários componentes Angular Material e aplicar estilos comuns a campos de texto, como a linha inferior, rótulo flutuante e mensagens de dica, um Técnico deve utilizar o componente

A

<form-angular-material>

B

<mat-form-field>

C

<m:formField>

D

<mat:formField>

E

<m:form>

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Q2635551

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 12ª Região (SC) Prova: FCC - 2023 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Área de Apoio Especializado (Especialidade Tecnologia da Informação) |

Q2635551 Engenharia de Software

Em um ambiente de versionamento Git, um Analista possuí duas branches no repositório: a principal chamada main e uma secundária chamada novaFunc. Após certificar.se de estar na main por meio do comando git checkout main, para combinar as alterações feitas na branch novaFunc na main ele deve utilizar o comando

A

git push novaFunc merge main

B

git join novaFunc

C

git merge novaFunc

D

git git add novaFunc to main

E

git pull novaFunc merge main

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Q2630787

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 21ª Região (RN) Prova: FCC - 2023 - TRT - 21ª Região (RN) - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Tecnologia da Informação |

Q2630787 Engenharia de Software

O Analista de um Tribunal Regional do Trabalho toma por base um modelo de inteligência artificial & aprendizado de máquina para possibilitar a previsão e oferta dos melhores horários de atendimento ao público com base em períodos de pico nos guichês de atendimento, congestionamentos no setor de protocolos e condições adversas no fluxo de pessoas devido a eventos de natureza geral, tais como falta de transporte e greves (além de diversos outros fatores). Esse modelo, no entanto, exige a intervenção do usuário para rotular os conjuntos de dados e treinar o modelo para determinar como essas variáveis podem influenciar o cronograma de atendimento. Esse modelo precisa conhecer os resultados para concluir que uma greve, por exemplo, pode representar uma caraterística de atraso nos atendimentos.

Trata-se do modelo

A

preditivo supervisionado.

B

preditivo não supervisionado.

C

seletivo.

D

de Binning.

E

de discretização.

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Q2394639

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 18ª Região (GO) Prova: FCC - 2023 - TRT - 18ª Região (GO) - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Tecnologia da Informação |

Q2394639 Engenharia de Software

Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a

A

especificidade, também conhecida como recall ou revocação, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 0,9%.

B

sensibilidade, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 90%.

C

acurácia, ou precision, que mostra a razão entre a quantidade de exemplos classificados corretamente como positivos e o total de exemplos classificados como positivos, dando maior ênfase para os erros FP, é de 0.75.

D

sensibilidade, também conhecida como F-measure, F-score ou score F1, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como negativos, é de 0,6%.

E

acurácia, que indica a assertividade de classificações positivas e negativas, independente da classe, é de 75%.

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Q2161914

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: Copergás - PE Prova: FCC - 2023 - Copergás - PE - Analista Sistemas |

Q2161914 Engenharia de Software

Robot Process Automation − RPA é uma tecnologia de software

A

não invasiva que pode ser implementada rapidamente para acelerar a transformação digital. No entanto, não deve ser utilizada para automatizar workflows que envolvem sistemas legados sem APIs, infraestrutura de desktop virtual (VDI) ou acesso a banco de dados.

B

que pode ser utilizada por funcionários sem formação em TI, pois estes podem desenvolver assistentes robóticos com base no desenvolvimento slow-code/no-code, criando suas próprias automações até para aplicações complexas.

C

cuja implementação inicia-se pela automação de processos grandes e complexos, como sistemas centrais, áreas funcionais e atividades corporativas importantes. É fator crítico de sucesso a união da abordagem zero-top-down com a melhoria contínua dos processos.

D

diversa da Inteligência Artificial (IA), mas recursos avançados de IA, como modelos de Machine Learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP) etc, podem ser inseridos em robôs. Os robôs seriam configurados para aplicar modelos de ML para processos e análises automatizados de tomada de decisão, por exemplo.

E

que permite às empresas lidar com automações complexas sem a necessidade de ter uma equipe de TI com desenvolvedores e arquitetos de soluções, uma vez que chatbots automatizados e robôs que compreendam documentos baseados em recursos de machine learning podem ser criados com desenvolvimento no-code.

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Q2098313

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 18ª Região (GO) Prova: FCC - 2023 - TRT - 18ª Região (GO) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q2098313 Engenharia de Software

O Scrum

A

é baseado no empirismo e no Six Sigma. O empirismo afirma que o conhecimento vem da experiência e da tomada de decisões com base no que é observado e o Six Sigma reduz o desperdício e se concentra no essencial.

B

trabalha com o Sprint Backlog, que é composto pela Meta da Sprint (por quê), o conjunto de itens do Product Backlog selecionados para a Sprint (o quê), bem como um plano de ação para entregar o Incremento (como).

C

combina cinco eventos formais para inspeção, contidos dentro de um sexto evento, a Sprint. Esses eventos funcionam porque implementam os pilares empíricos do Scrum: transparência, inspeção e compromisso.

D

utiliza a Meta do Produto como o único objetivo da Sprint. Essa Meta é um compromisso dos Developers e cria coerência e foco, encorajando o Scrum Team a trabalhar junto ao invés de iniciativas separadas.

E

tem como um de seus artefatos, a Retrospectiva da Sprint, o penúltimo evento da Sprint, que tem um Timebox com prazo máximo de oito horas para uma Sprint de um mês. Para Sprints mais curtas, o evento geralmente é mais curto.

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