Questões de Concurso
Para fgv
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Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874760
Engenharia de Software
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.
Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.
Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874759
Gerência de Projetos
O Assistente de Inteligência Artificial Generativa (ASSIS) é um assistente jurídico desenvolvido para apoiar magistrados na elaboração de decisões e minutas de sentenças para processos judiciais de 1ª instância.
Utilizando modelos de linguagem generativa, o assistente é capaz de gerar automaticamente minutas de decisões e sentenças, além de responder perguntas relacionadas ao conteúdo dos processos.
Além disso, a tecnologia empregada poderá evoluir com o tempo, incorporando novos conhecimentos e tendências do direito.
No cenário descrito, o princípio do PMBOK 7ª edição que se destaca como aplicável é:
Utilizando modelos de linguagem generativa, o assistente é capaz de gerar automaticamente minutas de decisões e sentenças, além de responder perguntas relacionadas ao conteúdo dos processos.
Além disso, a tecnologia empregada poderá evoluir com o tempo, incorporando novos conhecimentos e tendências do direito.
No cenário descrito, o princípio do PMBOK 7ª edição que se destaca como aplicável é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874758
Governança de TI
O ciclo de vida de sistemas de inteligência artificial (IA) descreve a evolução e etapas de um sistema de IA, desde o início de seu desenvolvimento até a sua desativação.
A atividade de processar dados é iniciada na fase anterior ao treinamento do modelo, ou seja, durante a formação da base de dados de treinamento e teste, e percorre o ciclo de vida dos sistemas de IA.
Considerando as práticas de gerenciamento de serviços do ITIL 4, a que se alinha diretamente à atividade de processar dados é o gerenciamento de:
A atividade de processar dados é iniciada na fase anterior ao treinamento do modelo, ou seja, durante a formação da base de dados de treinamento e teste, e percorre o ciclo de vida dos sistemas de IA.
Considerando as práticas de gerenciamento de serviços do ITIL 4, a que se alinha diretamente à atividade de processar dados é o gerenciamento de:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874757
Governança de TI
O sistema de inteligência artificial (IA) é um sistema baseado em máquina que, para objetivos explícitos ou implícitos, infere, a partir das entradas que recebe, como gerar saídas tais como predição, conteúdo, recomendações ou decisões que podem influenciar ambientes físicos ou virtuais.
Aplicam-se os princípios do COBIT® 2019 na governança de sistemas de IA quando:
Aplicam-se os princípios do COBIT® 2019 na governança de sistemas de IA quando:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874752
Engenharia de Software
Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.
I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.
Está correto o que se afirma em:
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.
I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.
Está correto o que se afirma em:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874751
Engenharia de Software
No contexto de redes convolucionais (CNN) aplicadas à visão computacional, as camadas de convolução têm como função:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874750
Engenharia de Software
Uma equipe está analisando o comportamento de um neurônio em uma rede neural binária já treinada. Para um determinado neurônio da camada de saída, mediu-se o valor da combinação linear z (antes da ativação) e o valor de saída a (após a ativação), obtendo-se os seguintes pares aproximados:
• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.
Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.
Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:
• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.
Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.
Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874749
Estatística
Uma equipe de análise de risco de um tribunal implanta modelos de classificação para identificar processos com alta probabilidade de resultado desfavorável para a administração, trabalhando com bases historicamente desbalanceadas (poucos casos críticos em relação aos não críticos). Na fase de avaliação, discute-se o uso de validação cruzada, métricas baseadas em limiar de decisão e curvas de desempenho.
Com base nas boas práticas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, inclusive em cenários com classes desbalanceadas, analise as afirmativas a seguir, considerando (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) e (F) para a(s) falsa(s).
( ) Na validação cruzada k-fold estratificada, cada partição de treino e teste preserva aproximadamente a mesma proporção de classes do conjunto original, o que contribui para estimativas de desempenho mais estáveis em problemas com desbalanceamento de classes.
( ) Curvas ROC e a métrica AUC-ROC são tipicamente mais informativas do que curvas precision-recall em cenários com classes fortemente desbalanceadas, justamente porque destacam com maior sensibilidade o comportamento do classificador em relação à classe minoritária.
( ) A métrica F1-score corresponde ao dobro do produto entre precisão (precision) e sensibilidade (recall) dividido pela soma de ambos, de modo que valores muito discrepantes entre precisão e recall tendem a produzir um F1-score relativamente baixo.
( ) Ao diminuir o limiar de decisão de um classificador binário (por exemplo, de 0,7 para 0,3), a precisão tende a aumentar, pois mais exemplos positivos são corretamente identificados como tal, ainda que isso geralmente ocorra às custas de uma redução no recall.
A sequência correta é:
Com base nas boas práticas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, inclusive em cenários com classes desbalanceadas, analise as afirmativas a seguir, considerando (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) e (F) para a(s) falsa(s).
( ) Na validação cruzada k-fold estratificada, cada partição de treino e teste preserva aproximadamente a mesma proporção de classes do conjunto original, o que contribui para estimativas de desempenho mais estáveis em problemas com desbalanceamento de classes.
( ) Curvas ROC e a métrica AUC-ROC são tipicamente mais informativas do que curvas precision-recall em cenários com classes fortemente desbalanceadas, justamente porque destacam com maior sensibilidade o comportamento do classificador em relação à classe minoritária.
( ) A métrica F1-score corresponde ao dobro do produto entre precisão (precision) e sensibilidade (recall) dividido pela soma de ambos, de modo que valores muito discrepantes entre precisão e recall tendem a produzir um F1-score relativamente baixo.
( ) Ao diminuir o limiar de decisão de um classificador binário (por exemplo, de 0,7 para 0,3), a precisão tende a aumentar, pois mais exemplos positivos são corretamente identificados como tal, ainda que isso geralmente ocorra às custas de uma redução no recall.
A sequência correta é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874748
Engenharia de Software
No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado
( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.
A sequência correta é:
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado
( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.
A sequência correta é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874743
Noções de Informática
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 principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874735
Segurança da Informação
No contexto da segurança da informação, a chamada tríade CIA (Confidentiality, Integrity, Availability) representa três princípios fundamentais que orientam a proteção de ativos de informação nas organizações.
Associe cada situação ao principal princípio de segurança afetado.
1. Confidencialidade
2. Integridade
3. Disponibilidade
( ) Um erro em um processo de atualização de software altera indevidamente parte dos registros de transações financeiras.
( ) Uma pane em um servidor impede, por horas, o acesso dos usuários a um sistema crítico de emissão de passagens.
( ) Um funcionário sem autorização consegue visualizar o prontuário médico de um paciente em um sistema hospitalar.
A sequência correta é:
Associe cada situação ao principal princípio de segurança afetado.
1. Confidencialidade
2. Integridade
3. Disponibilidade
( ) Um erro em um processo de atualização de software altera indevidamente parte dos registros de transações financeiras.
( ) Uma pane em um servidor impede, por horas, o acesso dos usuários a um sistema crítico de emissão de passagens.
( ) Um funcionário sem autorização consegue visualizar o prontuário médico de um paciente em um sistema hospitalar.
A sequência correta é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874374
Direito Penal
Matheus, servidor público no âmbito do Poder Executivo do
Estado Alfa, abandonou, dolosamente, o cargo público por ele
ocupado, sem qualquer justificativa e fora dos casos permitidos
em lei. Registre-se, contudo, que a conduta de Matheus não
gerou prejuízo ao poder público.
Nesse cenário, considerando as disposições do Código Penal, é
correto afirmar que Matheus:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874366
Engenharia de Software
Em um servidor GitLab CI/CD, um pipeline é acionado por um
push no branch 'feature/nova-funcionalidade'. O arquivo
.gitlab-ci.yml que configurou o pipeline acionado não possui
regras específicas para esse branch. Além disso, a variável
$CI_COMMIT_BRANCH, predefinida pelo GitLab CI/CD, não foi
sobrescrita em nenhum momento.
Nesse cenário, o valor da variável $CI_COMMIT_BRANCH durante
a execução do pipeline será:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874365
Engenharia de Software
O analista João deve utilizar o Hibernate Envers para
implementar a auditoria de entidades em um sistema de gestão
de projetos. Um dos requisitos de negócio é que, ao ser realizada
uma alteração na entidade Projeto, o histórico de revisões dessa
entidade inclua, além dos dados da alteração, o nome do usuário
responsável pela modificação.
Para atender ao requisito de negócio da forma mais adequada,
João deve:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874364
Arquitetura de Software
Uma equipe de analistas do TJRJ está implementando
microsserviços com o apoio do Spring Cloud. Para garantir a
descoberta e a comunicação entre os microsserviços, a equipe
optou por implementar um servidor Eureka. Durante a
configuração do Eureka, o analista Silva percebeu que é crucial
configurar o atributo que controla o tempo máximo que o
servidor irá considerar uma instância como ativa, antes de
marcá-la como desconectada.
É correto afirmar que o nome do atributo do Eureka, percebido
como crucial por Silva, contém a string:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874363
Arquitetura de Software
Uma equipe de analistas está desenvolvendo um sistema de
notificação em tempo real para informar outros sistemas sobre
alterações de status em processos judiciais. A equipe deve basear
o sistema em filas de mensagens, utilizando um servidor
RabbitMQ. A fim de minimizar os custos associados ao tráfego de
notificações, o sistema deve buscar, o máximo possível, entregar
cada notificação exatamente uma vez.
Para que o sistema opere dentro dos critérios propostos, a
equipe deve configurar o servidor RabbitMQ de forma a:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874362
Programação
Um analista de sistemas está projetando a aplicação web
JustiçaÁgil. A JustiçaÁgil deve ser uma aplicação Java de alta
performance, apta a processar um grande volume de requisições
de usuários em tempo real. A fim de otimizar a utilização dos
recursos do servidor, o analista decidiu implementar o
paralelismo na JustiçaÁgil com o uso tanto de threads virtuais do
Java quanto de threads de plataforma.
Sobre a implementação de paralelismo na JustiçaÁgil, é correto
afirmar que:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874361
Programação
Uma analista de dados está implementando uma solução de
persistência de dados para um novo sistema de gerenciamento
de documentos utilizando JPA 2.0. Para otimizar o desempenho e
evitar o problema N+1, ela precisa garantir que as entidades
relacionadas sejam carregadas de forma eficiente.
Para carregar as entidades via JPA 2.0 corretamente e mitigar o
problema N+1 de forma eficiente, a analista deve:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874360
Segurança da Informação
A analista Ana desenvolve a plataforma X, que deve ser capaz de
receber notificações de sistemas externos quando houver
mudança no status de determinados processos judiciais. Para
adicionar essa funcionalidade, Ana desenvolveu um webhook,
disponibilizando na plataforma um endpoint para receber as
notificações. A fim de aprimorar a segurança das notificações
recebidas, a analista implementou o mecanismo de validação que
é altamente empregado na indústria de TI em APIs reversas,
capaz de verificar tanto a integridade da notificação quando a
autenticidade do remetente a cada requisição recebida, com
baixo overhead.
No webhook de notificação da plataforma X, Ana implementou o mecanismo de validação:
No webhook de notificação da plataforma X, Ana implementou o mecanismo de validação:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |
Q3874359
Programação
O desenvolvedor Rafael está construindo um microsserviço de
gerência de inventário com Java e Spring Boot. Analise o seguinte
trecho do código do microsserviço:
Considere que todos os imports necessários foram feitos corretamente. Com base no trecho de código apresentado, a requisição GET /inventario/produto3 retornará:
Considere que todos os imports necessários foram feitos corretamente. Com base no trecho de código apresentado, a requisição GET /inventario/produto3 retornará:
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