Questões de Concurso
Para analista judiciário
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Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878267
Modelagem de Processos de Negócio (BPM)
Observe a seguir o recorte de um diagrama BPMN utilizado para modelar algumas das atividades envolvidas durante a distribuição de processo judicial.
Os eventos utilizados para representar a falha no banco de dados e o processo urgente, respectivamente, são:
Os eventos utilizados para representar a falha no banco de dados e o processo urgente, respectivamente, são:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878266
Modelagem de Processos de Negócio (BPM)
O analista de negócios Pedro está modelando os processos do seu departamento e verificou que há diversas atividades que podem ser executadas em paralelo, otimizando tempo.
Para modelar atividades que ocorrem ao mesmo tempo, dividindo e depois sincronizando os fluxos paralelos, Pedro deve utilizar o gateway:
Para modelar atividades que ocorrem ao mesmo tempo, dividindo e depois sincronizando os fluxos paralelos, Pedro deve utilizar o gateway:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878265
Modelagem de Processos de Negócio (BPM)
Em gestão de processos de negócio, handoff (transferências/passagens) é qualquer ponto em um processo em que o trabalho ou a informação passa de um sistema, pessoa, ou grupo para outro, o que pode gerar atrasos ou desconexões no processo e distorções ou perdas de informações. Uma das formas de otimizar um processo é simplificar e limitar as transferências quando possível, incluindo a automatização dos handoffs através da tecnologia.
No BPMN, para explicitar os handoffs em um processo deve-se modelar um(a):
No BPMN, para explicitar os handoffs em um processo deve-se modelar um(a):
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878263
Direito Digital
A empresa de segurança de direito privado TJSeg foi contratada para proteger as dependências físicas de um Tribunal de Justiça. Para cumprir as obrigações acordadas, a TJSeg necessita coletar e tratar, em sua totalidade, dados pessoais dos visitantes do tribunal, por meio de sistemas de vigilância e controle de acesso. O tratamento de dados na TJSeg deve considerar a aplicabilidade, ou não, da LGPD (Lei nº 13.709/2018).
O tratamento de dados realizado pela TJSeg, nesse contexto, deverá ocorrer:
O tratamento de dados realizado pela TJSeg, nesse contexto, deverá ocorrer:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878262
Sistemas Operacionais
O sistema operacional S está executando um processo P. Em determinado momento, P tenta realizar uma operação de entrada/saída (E/S). Estando o dispositivo de E/S solicitado por P indisponível no momento, S coloca P em estado de espera. Para evitar que o processador fique ocioso durante essa espera, S, sendo um sistema operacional moderno, emprega um mecanismo específico que viabiliza o uso da CPU por outro processo ao mesmo tempo em que P aguarda a conclusão da operação de E/S.
Nesse cenário, o sistema operacional S emprega, especificamente, o mecanismo de:
Nesse cenário, o sistema operacional S emprega, especificamente, o mecanismo de:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878261
Redes de Computadores
Durante a análise do tráfego de rede em um ambiente corporativo, um analista identificou um grande volume de handshakes do protocolo TCP ocorrendo simultaneamente.
A princípio, o analista não deve se preocupar, pois o handshake do TCP é:
A princípio, o analista não deve se preocupar, pois o handshake do TCP é:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |
Q3878260
Arquitetura de Software
O TJRJ hospeda a aplicação web Consulta+ em uma instância de
computação, na nuvem pública. A equipe de analistas do tribunal
precisa escalar a capacidade de atendimento da aplicação, que
atualmente suporta 5.000 requisições por minuto, para ao menos
12.000 requisições por minuto. A equipe deve decidir entre
adicionar recursos à instância atual, que passaria a suportar mais
14.000 requisições por minuto, por R$ 5.000,00 a mais, ou
adicionar novas instâncias, cada uma suportando 3.000
requisições por minuto, por R$ 1.050,00 cada uma. A escolha dos
analistas deve ser aquela de melhor custo-benefício.
Para aumentar a capacidade de Consulta+, os analistas do TJRJ devem optar pela escalabilidade:
Para aumentar a capacidade de Consulta+, os analistas do TJRJ devem optar pela escalabilidade:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874768
Engenharia de Software
O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |
Q3874761
Direito Digital
Sistemas de Inteligência Artificial (IA) Generativa apresentam como características fundamentais: necessidade de grandes volumes de dados para seu treinamento; capacidade de inferência que permite a geração de novos dados semelhantes aos dados de treinamento; e adoção de um conjunto diversificado de técnicas computacionais.
Considerando a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais e as diretrizes de IA responsável e explicável, é correto afirmar que:
Considerando a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais e as diretrizes de IA responsável e explicável, é correto afirmar que:
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 |
Q3874756
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:
O princípio da LGPD especificamente observado pelo módulo B é o da:
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 |
Q3874747
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:
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:
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
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:
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