Questões de Concurso Para auditor fiscal da receita estadual

Questões Discursivas

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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 
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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 
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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  
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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  
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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
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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: 
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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:  
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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 
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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 
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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:  
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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
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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
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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:
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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: 
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Q3926890 Contabilidade de Custos
No mês de dezembro de 2025, uma empresa produziu 2.000 unidades do seu único produto e, para a produção dessas unidades, incorreu nos seguintes gastos:
Matéria-prima: R$ 30 por unidade
Mão de obra direta: R$ 10 por unidade
Despesas variáveis de venda: R$ 6 por unidade
Despesas fixas: R$ 28.000
Custos fixos indiretos: R$ 42.000
Custos fixos diretos: R$ 12.000
As seguintes informações adicionais são conhecidas:
A empresa adota o método de custeio por absorção
O preço unitário de venda praticado pela empresa é R$ 500
Os impostos sobre a venda correspondem a 10% do preço de venda
A empresa paga comissões de venda de 6% do preço de venda por unidade vendida
Não havia estoque inicial e foram vendidas 1.100 unidades
Considerando os dados apresentados, o 
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Q3926889 Contabilidade Geral
Em 01/12/2025, a empresa Horizontes S.A. obteve um empréstimo no valor de R$ 5.000.000,00 com as seguintes características:

Prazo total: 8 anos.
Taxa de juros compostos: 11% ao ano.
Pagamentos: parcelas iguais e anuais de R$ 971.605,27, com vencimento em 01 de dezembro de cada ano

Para a obtenção do empréstimo, a empresa incorreu em custos de transação no valor total de R$ 285.960,00, pagos no ato da assinatura. Sabendo que a taxa de custo efetivo da emissão foi de 1% ao mês (equivalente a 12,68% ao ano), a empresa Horizontes S.A. reconheceu 
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Q3926888 Contabilidade Geral
A empresa Máquinas Fortes S.A. realizou, em 31/12/2024, um contrato de arrendamento de uma maquina para utilizar em suas operações. A vida útil econômica estimada para a maquina é 8 anos e não terá valor de revenda no final desse prazo. O contrato será pago em 4 prestações anuais, iguais e consecutivas de R$ 1.180.912,47, a taxa implícita do contrato é 7% a.a. e a primeira prestação vencera em 31/12/2025. Sabendo-se que, na data de inicio do contrato, o valor justo da maquina era R$ 4.200.000, o valor presente das prestações era R$ 4.000.000 e que a empresa pretende ficar com a maquina no final do contrato, a empresa Máquinas Fortes S.A. reconheceu
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Q3926887 Contabilidade Geral
A Cia. Instável adquiriu, em 31/12/2024, 60% das ações da Cia. Flores Verdes por R$ 5.500.000 4 vista. Na data da aquisição, o Patrimônio Liquido da Cia. Flores Verdes era R$ 6.000.000 e o valor justo liquido dos seus ativos e passivos identificáveis era R$ 8.000.000. Essa diferença era decorrente do valor justo atual e o valor contábil de um terreno que a Cia. Flores Verdes havia adquirido em 2020.
No ano de 2025, a Cia. Flores Verdes reconheceu as seguintes mutações em seu Patrimônio Liquido:

Lucro liquido: R$ 800.000
Ajustes acumulados de conversão de investida no exterior: R$ 200.000 (devedor)
Distribuição e pagamento de dividendos: R$ 200.000

Com base nessas informações, a Cia. Instável reconheceu 
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Q3926886 Contabilidade Geral
No dia 31/12/2024, uma empresa aplicou R$ 400.000 em ativos financeiros, sendo R$ 200.000 em títulos mensurados ao custo amortizado e R$ 200.000 em títulos mensurados ao valor justo por meio de outros resultados abrangentes. Todos os títulos remuneram à taxa de juros de 12% ao ano e os valores justos de mercado dos dois títulos, em 31/12/2025, eram os seguintes:  
Imagem associada para resolução da questão
Os valores apresentados no Balanço Patrimonial, em 31/12/2025, para os títulos mensurados ao custo amortizado e para os títulos mensurados ao valor justo por meio de outros resultados abrangentes e o impacto na Demonstração de Resultados no ano de 2025, decorrentes dessas aplicações financeiras, foram, respectivamente, 
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Q3926885 Direito Tributário
O ICMS, por disposição constitucional, tem regras especificas para concessão de isenção e de outros benefícios tributários. Desde que atendidos os requisitos previstos nas demais normas e considerando, no contexto, o Distrito Federal como um estado, segundo Lei Complementar no 24, de 07 de janeiro de 1975, o beneficio tributário de isenção de ICMS pode ser concedido, se
Alternativas
Respostas
301: C
302: A
303: E
304: C
305: B
306: C
307: B
308: C
309: D
310: C
311: C
312: E
313: B
314: A
315: D
316: E
317: C
318: B
319: A
320: B