Conhecimentos Básicos(Conforme solicitado pelo Edital 2025)

Língua Portuguesa: 1. Modalidade culta usada contemporaneamente no Brasil. 2. Ortografia, acentuação e pontuação. 3. Vocabulário. 4. Pronomes: emprego, formas de tratamento e colocação. 5. Concordância nominal e concordância verbal. 6. Flexão nominal e flexão verbal. 7. Regência nominal e regência verbal. 8. Vozes do verbo. 9. Correlação de tempos e modos verbais. 10. Coordenação e subordinação. 11. Morfossintaxe. 12. Semântica. 13. Elementos estruturais e processos de formação de palavras. 14. Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 15. Conhecimentos de linguística, literatura e estilística: funções da linguagem; níveis de linguagem; variação linguística; gêneros e estilos textuais; textos literários e não literários; denotação e conotação; figuras de linguagem; estrutura textual. 16. Redação: confronto e reconhecimento de frases corretas e incorretas; organização e reorganização de orações e períodos; equivalência e transformação de estruturas. 17. Redação oficial: aspectos gerais, características fundamentais, padrões, emprego e concordância dos pronomes de tratamento.

Raciocínio Lógico e Matemático: 1. Lógica proporcional. 2. Argumentação lógica. 3. Raciocínio sequencial. 4. Raciocínio lógico quantitativo. 5. Raciocínio lógico analítico. 6. Diagramas lógicos. 7. Análise combinatória. 8. Probabilidade.

Conhecimentos Específicos(Conforme solicitado pelo Edital 2025)

1. Metodologias de Desenvolvimento e Arquitetura de Software: 1.1. Especificação de Requisitos Funcionais e Não funcionais. 1.2. Modelagem de Processos de Negócios (BPMN). 1.3. Metodologias Ágeis (Scrum e Kanban). 1.4. Metodologias de Inovação (Design Thinking, Lean Startup e Open Innovation).

2. Programação, Computação em Nuvem e Microsserviços: 2.1. Programação orientada a objetos (Java). 2.2. Computação em Nuvem: conceitos, fundamentos e aplicações. 2.3. Arquitetura baseada em microsserviços. 2.4. DevOps e Integração Contínua: Git, GitLab CI/CD, Jenkins. 2.5. API RESTful, JSON, Framework Spring, Spring Cloud, Spring Boot, Spring Eureka, Zuul, Map Struct, Swagger, Service Discovery, API Gateway. 2.6. Persistência, JPA 2.0, Hibernate 4.3 ou superior, Hibernate Envers, Biblioteca Flyway. 2.7. Mensageria (RabbitMQ, Kafka). 2.8. Containers (Docker), orquestração (Kubernetes), Rancher e Git 2.9. Continuous Delivery (CD) e Continuous Integration (CI). 2.10. Serviços de autenticação: SSO Single Sign-On; Keycloak, Protocolo OAuth2 (RFC 6749). 2.11. Webhook e APls reversas.

3. Banco de Dados: 3.1. Modelagem de Dados: modelagem conceitual, lógica e física. 3.2. Normalização e integridade referencial. 3.3. Linguagens de definição e manipulação de dados. 3.4. PostgreSQL, Oracle DB (PL/SQL), MySQL/MariaDB, H2 Database e MongoDB. 3.5. Integração com Aplicações: Conexão via JDBC/ODBC e ORM (Hibernate, JPA).

4. Ciências de Dados, BI e Analytics: 4.1. Fundamentos e Conceitos da ciência de dados. 4.2. Ética e privacidade no uso de dados públicos. 4.3. Estatística Aplicada (Estatística descritiva e inferencial, Probabilidade e distribuições, Correlação, regressão e testes de hipóteses). 4.4. Ferramentas de BI e Visualização de Dados (Power BI e Metabase). 4.5. Criação de dashboards e relatórios interativos. 4.6. Boas práticas de visualização e storytelling com dados. 4.7. Linguagens e Tecnologias para Análise de Dados: Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn) e SQL para análise e extração de dados. 4.8. Engenharia de Dados: ETL: conceitos e ferramentas, Armazenamento e processamento de grandes volumes de dados (Big Data), Data Lakes e Data Warehouses. 4.9. Governança e Qualidade de Dados (Catálogo de dados, Qualidade, integridade e consistência dos dados).

5. Inteligência Artificial e Automação: 5.1. Fundamentos de IA e IA Generativa. 5.2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning): supervisionado, não supervisionado e por reforço, Principais algoritmos: regressão, Redes Neurais, SVM, k-NN e clustering. 5.3. Avaliação de modelos: acurácia, precisão, recall, F1-score. 5.4. Processamento de Linguagem Natural (NLP): Tokenização, stemming, lematização, Modelos de linguagem (TF-IDF, Word2Vec, transformers). 5.5. Engenharia de Prompt e RAG (Retrieval Augmented Generation). 5.6. Ferramentas e Bibliotecas para IA: Python: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, NLP: spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers. 5.7. Modelos e plataformas de IA Gen: Chat-GPT, Claude, Amazon Bedrock, Google Vertex, Gemini, Llhama, Ollama e Deepseek. 5.8. Ética e Responsabilidade em IA: Viés algorítmico e transparência, Explicabilidade e Accountability. 5.9. Robotic Process Automation (RPA): capacidades, componentes, aplicações.

7. Gestão e Governança de TIC no Setor Público: 7.1. Planejamento estratégico e Plano Diretor de TIC. 7.2. Governança, gestão de riscos e gestão de projetos.

8. Legislação: 8.1. Governo Digital (Lei n° 14.129/2021). 8.2. Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011). 8.3. LGPD: Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018). 8.4. Resoluções do CNJ (Resoluções nº 185/2013, nº 335/2020, nº 370/2021, nº 396/2021, nº 455/2022, nº 468/2022 e nº 615/2022 e Portarias n° 162/2021 e n° 252/2020). 8.5. Resolução nº 395/2017 (Regimento Interno do Tribunal de Justiça de Pernambuco) e suas atualizações. 8.6. Lei Complementar nº 100/2007 – Capítulo I – artigos de 17º a 47º (Código de Organização Judiciária do Estado de Pernambuco). 8.7. Lei Estadual nº 6.123/1968 (Regime Jurídico dos Servidores Públicos do Estado de Pernambuco). 8.8. Lei nº 11.419/2006 (Informatização do Processo Judicial). 8.9. Lei nº 14.133/21 (Licitações e Contratos Administrativos).