DOU 07/06/2024 - Diário Oficial da União - Brasil

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Ambiente Microsoft Windows 10, Windows Server 2016 e posteriores; 4.1.1.Instalação e suporte de TCP/IP, DHCP, DNS; 4.1.2.Active Directory, IIS, Terminal Services e Exchange; 4.1.3.Plataforma de virtualização: Hyper-V; 4.1.4.Serviços de arquivo e impressão em rede; 4.1.5.Integração com ambiente Unix; 4.1.6.Linguagens de Script (Powershell, Batch etc.); 4.2.Ambiente UNIX e LINUX; 4.2.1.Instalação e suporte a TCP/IP, DHCP, DNS, NIS, CIFS, NFS; 4.2.2.Instalação e configuração do Servidor Apache; 4.2.3.Integração com ambiente Windows, Linguagens de Script; 4.2.4.Red Hat Enterprise Linux; 4.3.Tecnologias de conteinerização de aplicações: Docker e Kubernetes;4.4.Servidores de Aplicação: Apache/PHP e Tomcat; V - COMPUTAÇÃO EM NUVEM: 5.1.Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; 5.2.Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads; 5.3.Estratégias de Migração de Aplicações para o ambiente de nuvem; 5.4.Governança, Computação Serverless e Segurança Compartilhada; 5.5.Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço; 5.6.Microsoft Azure: serviços de nuvem; VI - GESTÃO DE PROJETOS: 6.1.O conceito e os objetivos da gerência de projetos; 6.2.Gerenciamento do ciclo de vida do projeto; 6.3.Planejamento de um projeto; 6.4.Estrutura Analítica do Projeto, Cronograma, Diagrama de Rede, Caminho Crítico e Folgas; 6.5.Execução, acompanhamento e controle de um projeto; 6.6.Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos; VII - BANCO DE DADOS: 7.1.Modelagem entidade-relacionamento; 7.2.Normalização; 7.3.Sistemas de gerenciamento de banco de dados: Microsoft SQL Server e MariaDB; 7.4.SQL, DDL, DML e ETL; 7.5.Gatilhos (triggers) e Procedimentos Armazenados (stored procedures); 7.6.TransactSQL; 7.7.Conceitos de alta disponibilidade; 7.8.Gerência de transações e bloqueios; 7.9. Gerência de desempenho; 7.10.Conceitos de Data Warehouse, Data Mining e Big Data; 7.11.Modelagem Multidimensional; 7.12.Gestão e operação de bancos de dados. VIII - GERÊNCIA DE SERVIÇOS: 8.1. Gestão de Serviços de TI: Conceitos e práticas; 8.2.ITIL v4: Práticas de Gerenciamento de Serviços. 10 CARGO: ANALISTA DE GESTÃO CORPORATIVA - ÁREA DE ATUAÇÃO: TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO PERFIL 2 - SOLUÇÕES Formação: graduação de nível superior em: Engenharia, Matemática, Estatística ou na área de Tecnologia da Informação, em curso reconhecido pelo MEC, Secretarias ou Conselhos Estaduais de Educação. Requisito: registro no Conselho de Classe correspondente, se houver. I - CONHECIMENTOS BÁSICOS: 1.1.Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; 1.2.Conceitos de mapeamento de processos;1.3.Gestão de Contratos e Contratações de Tecnologia da Informação -.Resolução CGPAR 29 de 5 de abril de 2022 e suas atualizações; 1.4. Processamento paralelo e distribuído; 1.5. Governança de TI; 1.6.Protocolos de rede: HTTP, HTTPS, FTP, SMTP, LDAP, SSL, SAML 2.0, OAuth; II - ENGENHARIA DE SOFTWARE: 2.1.Modelos de ciclo de vida de software; 2.2.Metodologias de desenvolvimento de software; 2.3.Arquitetura de software; 2.4.Conceitos e técnicas do projeto de software; 2.5.Processos e práticas de desenvolvimento de software; 2.6.Processo interativo e incremental; 2.7.Práticas ágeis de desenvolvimento de software; 2.8.Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações; 2.9.Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD); 2.10.Desenvolvimento guiado por testes (TDD); 2.11.Integração contínua; 2.12.Diagrama Entidade Relacionamento (ER); 2.13.Notação BPMN; 2.14.Conceitos e ferramentas de DevOps; 2.15.Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD); III - REQUISITOS E EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO: 3.1.Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking; 3.2.Histórias do usuário; 3.3.Critérios de Aceitação; 3.4.Minimum Viable Product (MVP); 3.5.Prototipação; 3.6.Projeto centrado no usuário de software; 3.7.Storytelling; 3.8.Análise de personas (papéis, perfis etc;) de usuários de software; IV - ARQUITETURA DE APLICAÇÕES: 4.1.Model-View-Controller (MVC); 4.2.Representational State Transfer (REST); 4.3.Sistemas de N camadas; 4.4.Microsserviço; 4.5.Arquitetura orientada a eventos; 4.6.DevOps e CI/CD; 4.7.Refatoração e Modernização de aplicações; 4.8.Práticas ágeis; 4.9.Mediate APIs; 4.10.Arquitetura Cloud Native; 4.11.Padrões de design de software; 4.12.Técnicas de componentização de software; 4.13.Padrões de projeto (design patterns e anti-patterns); 4.14.Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture); 4.15.Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C); 4.16.Arquitetura Orientada a Serviços (SOA); 4.17.Barramento de Serviços Corporativos (ESB); 4.18.Interoperabilidade entre aplicações; 4.19.Conceitos básicos sobre servidores de aplicações; 4.20.Conteinerização de Aplicação; 4.21.Frameworks de persistência de dados; 4.22.Mapeamento objeto-relacional; 4.23.Serviços de mensageria; 4.24.Padrões: JSON, XML, XSLT, SOAP, UDDI, WSDL, RMI; 4.25.Soluções de busca de dados não estruturados; 4.26.Streaming de Dados; 4.27.Arquitetura Publish-Subscribe; V - LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO: 5.1.Características estruturais das linguagens de programação; 5.2.Orientação a objetos; 5.3.Coleções; 5.4.Tipos genéricos; 5.5.Threads; 5.6.Escalonamento; 5.7.Primitivas de sincronização e deadlocks; 5.8.Garbage collector; 5.9.Tratamento de exceções; 5.10.Anotações; 5.11.Técnicas de profiling; 5.12.Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3); 5.13.JavaScript; 5.14.Python (versão 3.10 ou superior); 5.15.R (versão 4.3.0 ou superior); 5.16.Net Core (versão 6 ou superior); VI - QUALIDADE DE SOFTWARE: 6.1.Garantia da qualidade de software; 6.2.Gerência de configuração de software (GIT); 6.3.Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade); 6.4.Técnicas para aplicação de testes de software (caixa-branca, caixa-preta, regressão e não funcionais); 6.5.Ferramentas para automatização de testes; 6.6. Métricas de qualidade de código; 6.7.Code Smell; 6.8.Auditoria de Sistemas; VII - ESTRUTURA DE DADOS E ALGORITMOS: 7.1.Tipos básicos de dados; 7.2.Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap); 7.3.Sub-rotinas: chamadas por endereço, referência e valor; 7.4.Algoritmos para pesquisa e ordenação; 7.5.Algoritmos para determinação de caminho mínimo; 7.6.Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes; 7.7.Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+; 7.8.Complexidade de algoritmos; 7.9.Programação recursiva; VIII - ARQUITETURA DE DADOS: 8.1.Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); 8.2.Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; 8.3.Abordagem relacional; 8.4.Normalização das estruturas de dados; 8.5.Integridade referencial; 8.6.Metadados; 8.7.Modelagem dimensional; 8.8.Avaliação de modelos de dados; 8.9.Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados; 8.10.Linguagem de consulta estruturada (SQL); 8.11.Linguagem de definição de dados (DDL); 8.12.Linguagem de manipulação 11 de dados (DML); 8.13.Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); 8.14.Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; 8.15.Independência de dados; 8.16.Transações de bancos de dados; 8.17.Melhoria de performance de banco de dados; 8.18.Bancos de dados NoSQL; 8.19.Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados); 8.20.Banco de dados em memória; 8.21.Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência; 8.22.Data Lakes e Soluções para Big Data; 8.23.Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos; 8.24. 8.24. Governança de dados utilizando metodologia do DAMA-DMBoK (Data Management Body of Knowledge); IX - COMPUTAÇÃO EM NUVEM: 9.1.Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; 9.2.Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem;; 9.3.Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço; 9.4.Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads; X - ANÁLISE DE DADOS E INFORMAÇÕ ES : 10.1.Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI); 10.2.Mapeamento de fontes de dados; 10.3.Dados estruturados e dados não estruturados; 10.4.Conceitos de OLAP e suas operações; 10.5.Conceitos de data warehouse; 10.6.Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais; 10.7.Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramenta de BI (MS Power BI); 10.8.Manipulação de dados em planilhas; XI - SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: 11.1.Segurança física e lógica; 11.2.Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit etc;); 11.3.Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal etc;); 11.4.Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST; 11.5.Autenticação Única (Single Sign-On - SSO); 11.6.Autenticação Multi Fator (Multi- Factor Authentication - MFA); 11.7.Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC; 11.8.Classificação de informações; 11.9.Criptografia, certificação digital e assinatura digital; CARGO: ANALISTA DE GESTÃO CORPORATIVA - ÁREA DE ATUAÇÃO: TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO PERFIL 3 - CIÊNCIA DE DADOS Formação: graduação de nível superior em: Engenharia, Matemática, Estatística, Economia, Ciência de Dados ou na área de Tecnologia da Informação, em curso reconhecido pelo MEC, Secretarias ou Conselhos Estaduais de Educação. Requisito: registro no Conselho de Classe correspondente, se houver. I - CONHECIMENTOS GERAIS: 1.1. Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; 1.2. Noções básicas de engenharia de software; 1.3. Conceitos de mapeamento de processos; 1.4. Noções básicas de Gestão de Contratos e Contratações de Tecnologia da Informação - Resolução CGPAR 29 de 5 de abril de 2022 e suas atualizações; 1.5. Noções básicas de IA Generativa. II - APRENDIZADO SUPERVISIONADO - REGRESSÃO E CLASSIFICAÇÃO: 2.1.Métricas de Avaliação; 2.2.Overfitting e Underfitting de Modelos; 2.3.Regularização; 2.4.Seleção de modelos: Erro de Generalização; 2.5.Validação Cruzada; 2.6.Conjuntos de Treino, Validação e Teste; 2.7.Trade off entre Variância e Viés; 2.8.Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística; 2.9.Árvores de Decisão e Random Forests; 2.10.Máquina de suporte de vetores; 2.11.Naive Bayes; 2.12.K-NN; 2.13.Ensembles; 2.14.Conceitos de otimização de hiperparâmetros; 2.15. Aprendizado Supervisionado com R. III - APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO: 3.1. Redução de dimensionalidade: PCA; 3.2. Agrupamento K-Means; 3.3. Agrupamento Hierárquico; 3.4. Regras de associação; 3.5. Aprendizado não supervisionado com R; IV - MANIPULAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS: 4.1. Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados); 4.2. Lidando com valores faltantes; 4.3. Lidando com dados categóricos; 4.4. Normalização numérica; 4.5. Detecção e tratamento de outliers; 4.6. Manipulação de dados em R com data frames e dplyr; V - BANCO DE DADOS E DATA WAREHOUSE: 5.1.Modelo entidade- relacionamento; 5.2.Mapeamento lógico relacional; 5.3.Normalização; 5.4.Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL); 5.5.Conceitos de data warehousing e modelagem multidimensional (esquema estrela); 5.6.Conceitos de Data Lake e Bancos NoSQL ; VI - ANÁLISE E VISUALIZAÇÃO DE DADOS: 6.1.Princípios de data storytelling; 6.2.Técnicas de visualização de dados; 6.3.Gráficos de dispersão; 6.4.Séries Temporais; 6.5.Gráficos de barras; 6.6.Histogramas e Densidades; 6.7.Diagrama boxplot; 6.8.Avaliação de outliers; 6.9.Construção de gráficos em R com ggplot2; 6.10.Criação de dashboards interativos em R com shiny; 6.11.Construção de Dashboards em Microsoft Power BI; VII - REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: 7.1.Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura; 7.2.Funções de Ativação; 7.3.Otimização de Redes Neurais Artificiais: 12 método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients; 7.4.Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping; 7.5.Redes neurais com R: neuralnet; VIII - ANÁLISE ESTATÍSTICA ESPACIAL: 8.1.Conceitos básicos de geotecnologias; 8.2.Conceitos básicos de cartografia; 8.3.Projeções cartográficas: superfície de contato, propriedade, superfície de 8.4.projeção e método; 8.5.Sistemas de coordenadas; 8.6.Dados Geoespaciais: vetoriais e matriciais (raster); 8.7.Geoprocessamento: análise e modelagem de dados espaciais; IX - CONCEITOS MODERNOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: 9.1.Conceitos básicos de Nuvem: IaaS, PaaS e SaaS; 9.2.Conceitos básicos de DevOps: princípios, versionamento com git, pipeline e CI/CD; X - CÁLCULO: 10.1.Pré-Cálculo: Conjuntos, Coordenadas Cartesianas, Cônicas e Produtos Notáveis; 10.2.Funções; 10.3.Limites; 10.4.Derivadas; 10.5.Derivadas parciais; 10.6.Máximos e Mínimos; 10.7.Esboços de Gráficos de Funções; 10.8.Integrais; XI - ÁLGEBRA LINEAR PARA CIÊNCIA DE DADOS: 11.1.Notação de vetores e matrizes; 11.2.Operações com vetores e matrizes; produto escalar e produto vetorial; 11.3.Matriz identidade, inversa e transposta; 11.4.Transformações lineares; 11.5.Normas (L1, L2); 11.6.Autovalores e autovetores; 11.7.Decomposição SVD; 11.8.Álgebra linear e operações matriciais com R; XII - PROBABILIDADE E ESTAT Í S T I C A : 12.1.Conceitos de Probabilidade: Modelo de probabilidade, Probabilidade Condicional, Independência, Variáveis Aleatórias, Esperança, Variância e Covariância; 12.2.Distribuições Contínuas e Discretas: Normal, tStudent, Poisson, Exponencial, Binomial, Dirichlet; 12.3.Distribuições multidimensionais; matriz de covariância; 12.4.Estatísticas Descritivas; 12.5.Inferência Estatística: Teorema do Limite Central, Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança, Estimador de Máxima Verossimilhança, Inferência Bayesiana; 12.6.Coeficiente de correlação de Pearson. XIII - GESTÃO DE PROJETOS: 13.1.O conceito e os objetivos da gerência de projetos; 13.2.Gerenciamento do ciclo de vida do projeto; 13.3.Planejamento de um projeto; 13.4.Estrutura Analítica do Projeto, Cronograma, Diagrama de Rede, Caminho Crítico e Folgas; 13.5.Execução, acompanhamento e controle de um projeto; 13.6.Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos. ANEXO II REQUISITOS E ATRIBUIÇÕES DO CARGO CARGO: ANALISTA DE GESTÃO CORPORATIVA Descrição Sumária: Planeja, organiza e controla produtos, serviços e procedimentos nas áreas de administração geral, planejamento, organização e métodos, suprimentos, recursos humanos, tecnologia da informação, econômico-financeira, entre outras. Formação exigida: Administração, Ciências Econômicas, Direito, Ciências Contábeis, Análise de Sistemas, Engenharia de Produção, Psicologia, Serviço Social e outras, de acordo com as necessidades da Empresa. ANEXO III MODELO DE DECLARAÇÃO DE HIPOSSUFICIÊNCIA DE RECURSOS FINANCEIROS Eu, , RG , CPF , declaro para os devidos fins que a(s) pessoa(s) abaixo indicada(s) é(são) componente(s) do núcleo familiar a que integro, de acordo com o grau de parentesco informado, sendo residente(s) no mesmo endereço, o qual é abaixo indicado e possui(em) a(s) respectiva(s) remuneração(ões) mensal(is): ENDEREÇO DO NÚCLEO FAMILIAR: C A N D I DAT O : R E N DA : DEMAIS MEMBROS DO NÚCLEO FAMILIAR: NOME CPF (se possuir) GRAU DE P A R E N T ES CO I DA D E R E N DA * . 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 . 7 . 8 . 9 . 10