Concurso Ministério da Justiça: EDITAL PUBLICADO; 35 vagas temporárias

O Diário Oficial da União tornou público edital para o provimento de vagas temporárias no concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública.

O Processo Seletivo Simplificado será destinado ao provimento de 35 profissionais para o desenvolvimento de atividades inerentes ao Projeto SINESP Big Data e Inteligência Artificial.

O Instituto AOCP será a banca responsável pela realização do concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública 2020 através deste endereço eletrônico.

Resumo concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública

• banca: AOCP
• cargos: Analista, Cientista de Dados e Engenheiro de Dados
• vagas: 35
• salário: R$ 8,3 mil
• inscrições: 11/5 a 15/6
• taxa: R$ 60
• provas: 2/8

Lotação concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública

A lotação se dará, exclusivamente, na cidade de Brasília (no Distrito Federal), e tem prazo de validade de 02 (dois) anos a contar da data de homologação do certame, podendo ser prorrogado por igual período.

A jornada de trabalho é de 4h semanais, para o recebimento de um salário no valor de R$ 8.300,00, conforme veremos a seguir:

Confira os requisitos e atribuições para cada função ofertada:

• Analista de Governança de Dados (Big Data):
  • a) diploma, devidamente registrado, de conclusão de curso de graduação de nível superior na área de informática/computação; e experiência profissional superior a cinco anos em funções de tecnologia da informação, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área; ou
  • b) graduação em qualquer área de formação com pós-graduação em informática/computação (mínimo de 360 horas), fornecido por instituição reconhecida pelo Ministério da Educação; e experiência profissional superior a cinco anos em funções de tecnologia da informação, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área.
  • Atribuições: definir diretrizes estratégicas, propor projetos, coordenar, supervisionar, monitorar e avaliar a implementação do Projeto SINESP Big Data e Inteligência Artificial, no que concerne à implantação e monitoramento das políticas, normas, mecanismos de controle e procedimentos que permitam o gerenciamento de dados sob as perspectivas de compartilhamento, arquitetura, segurança, qualidade, operação e outros aspectos tecnológicos, bem como ao planejamento de contratações e fiscalização de contratos; seguindo os preceitos do PMBOK e DAMA-DMBOK e baseando-se nas diretrizes tecnológicas, políticas e métodos adotados pelo Ministério.

• Cientista de Dados (Big Data):
  • a) diploma, devidamente registrado, de conclusão de curso de graduação de nível superior na área de informática/computação; e experiência superior a cinco anos em funções de coordenação de projetos e/ou coordenação de projetos em ambientes ou linguagem de software livre, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área.; ou
  • b) graduação em qualquer área de formação com pós-graduação em informática/computação (mínimo de 360 horas), fornecido por instituição reconhecida pelo Ministério da Educação; e experiência superior a cinco anos em funções de tecnologia da informação, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área.
  • Atribuições: definir diretrizes estratégicas, propor projetos, coordenar, supervisionar, monitorar e avaliar a implementação do Projeto SINESP Big Data e Inteligência Artificial, no que concerne à realização de análises exploratórias de dados, automatização de processos de cálculo de indicadores, levantamento de requisitos, desenho e construção de painéis de BI e de modelos estatísticos, implantação e monitoramento de ambientes de bancos de dados para Big Data, implantação e monitoramento de processo de ETL de bases de dados, implantação de desenvolvimento de sistemas automatizados que usem inteligência analítica; atuação em projetos de machine learning, planejamento de contratações e fiscalização de contratos; seguindo os preceitos do PMBOK e DAMA-DMBOK e baseando-se nas diretrizes tecnológicas, políticas e métodos adotados pelo Ministério.

• Engenheiro de Dados (Big Data):
  • a) diploma, devidamente registrado, de conclusão de curso de graduação de nível superior na área de informática/computação; e experiência profissional superior a cinco anos em funções de tecnologia da informação, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área; ou
  • b) graduação em qualquer área de formação com pós-graduação em informática/computação (mínimo de 360 horas), fornecido por instituição reconhecida pelo Ministério da Educação; e experiência profissional superior a cinco anos em funções de tecnologia da informação, ou, possuir título de mestrado ou doutorado na área.
  • Atribuições: definir diretrizes estratégicas, propor projetos, coordenar, supervisionar, monitorar e avaliar a implementação do Projeto SINESP Big Data e Inteligência Artificial no que concerne à aquisição, avaliação e processamento de dados de várias fontes e sistemas em plataformas de Big Data, gerenciamento de dados end-to-end, definição de abordagem estratégica para o gerenciamento de dados, manipulação e transformação de dados por meio de ETLs, pipelines, streamings, realtime ou não, implementação de sistemas distribuídos e escalonáveis dedicados ao processamento de Big Data, suporte à correção de bugs e análises de desempenho ao longo do pipeline de dados, colaboração com cientistas de dados para o mapeamento de campos de dados para hipóteses, organização e preparação de dados para uso em modelos analíticos avançados, planejamento de contratações e fiscalização de contratos; seguindo os preceitos do PMBOK e DAMA-DMBOK e baseando-se nas diretrizes tecnológicas, políticas e métodos adotados pelo Ministério.

Etapas concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública

O Processo Seletivo Simplificado constará das seguintes provas e fases (confira na tabela abaixo):

Conteúdo exigido no concurso Ministério da Justiça e Segurança Pública

Para todos os cargos, o conteúdo básico exigido está listado abaixo. Confira:

• Língua Portuguesa
  • Compreensão e interpretação de texto. Tipologia e gêneros textuais. Figuras de linguagem. Significação de palavras e expressões. Relações de sinonímia e de antonímia. Ortografia. Acentuação gráfica. Uso da crase. Fonética e Fonologia: som e fonema, encontros vocálicos e consonantais e dígrafos. Morfologia: classes de palavras variáveis e invariáveis e seus empregos no texto. Locuções verbais (perífrases verbais);
  • Funções do “que” e do “se”. Formação de palavras. Elementos de comunicação. Sintaxe: relações sintático-semânticas estabelecidas entre orações, períodos ou parágrafos (período simples e período composto por coordenação e subordinação). Concordância verbal e nominal. Regência verbal e nominal. Colocação pronominal. Emprego dos sinais de pontuação e sua função no texto. Elementos de coesão. Função textual dos vocábulos. Variação linguística.

• Língua Inglesa
  • Desenvolvimento de habilidades linguísticas com ênfase em leitura e produção de textos na área de Informática: linguagem injuntiva; Dreamweaver Basic Web Site; Backflip; Adobe Photoshop; Macromedia Flash Basics; Tópicos Textuais: Program Design; Languages; The Java Revolution; The Java Language; Closer Look at the Hello World Application; Code Conventions; Computers for the Disabled; guidelines for writing an abstract. Desenvolvimento de projetos multidisciplinares. Interação: Escritor/Texto/Leitor. Escritura de abstracts. Fact and Opinion in texts; Gramática aplicada: Verbos seguidos de infinitivo ou gerúndio; Simple Past; Imperative; Use of Articles; Countable and Uncountable nouns; Noun Phrases; Subject-verb Agreement; If-Clauses: First and Second Conditionals.

• Raciocínio Lógico
  • Estruturas lógicas. Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. Lógica sentencial (ou proposicional): Proposições simples e compostas; Tabelas verdade; Equivalências; Leis de Morgan; Diagramas lógicos. Lógica de primeira ordem. Princípios de contagem e probabilidade. Operações com conjuntos. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.

Já no caso de conhecimentos específicos, os conteúdos, para cada cargo, está descrito abaixo:

Analista de Governança de Dados (Big Data)

• Conhecimentos específicos: Governança de TI: ITIL e CoBIT. Gestão de projetos e gestão de dados: PMBOK e DAMA-DMBOK. Segurança da informação: conceitos e normas; ISO/IEC 27001 e ISO/IEC 27002; ABNT NBR ISO/IEC 17799. Privacidade de dados: GDPR (Regulamento geral de proteção de dados); ISO 27701; ISO 29100; ISO 29151; ISO 27018. Banco de dados conceitos: modelagem de banco de dados. Banco de dados. Sistemas gerenciadores: SQL Server; Oracle; Postgre-SQL. Bancos de dados não relacionais: MongoDB, Cassandra. Linguagens de programação aplicadas ao tratamento de dados: Python, linguagem R e Matlab. Linguagem SQL: SQL ANSI. Variantes de linguagem SQL: PL-SQL, T-SQL, PL/pqSQL, SQL/PSM. Big data: fundamentos; tecnologia; gerenciamento; big data analítico; implementação; soluções reais. Business. Intelligence: conceitos; data warehouse; OLAP; MOLAP; ROLAP e OLTP; ferramentas e softwares. Legislação específica: Instrução Normativa nº 01/2019 – SEGES/ME; Lei nº 13.709/2018 (Lei geral de proteção de dados pessoais) e suas alterações

Cientista de Dados (Big Data)

• Conhecimentos específicos: Estatística: Estatística descritiva: representação tabular e gráfica, medidas de tendência central e dispersão. Probabilidade: definições e teoremas; variáveis aleatórias e distribuição de probabilidade; variância e covariância; correlação linear simples; distribuição binomial, normal, qui-quadrado, t de Student e F; noções de amostragem e inferência estatística. Gestão de dados: DAMA-DMBOK. Linguagens de programação aplicadas ao tratamento de dados: Python, linguagem R e Matlab. Big data: fundamentos; tecnologia; gerenciamento; big data analítico; implementação; soluções reais. Técnicas de preparação e apresentação de dados: ETL (extração, transformação e carga); limpeza; importação; conversão; carga; visualização. Business Intelligence: conceitos; data warehouse; OLAP; MOLAP; ROLAP e OLTP; ferramentas e softwares. Mineração de dados: conceitos; técnicas; algoritmos; implementação e aplicação. Inteligência artificial: conceitos e aplicações. Aprendizado de Máquina: fundamentos básicos; algoritmos de aprendizado (supervisionado, não-supervisionado, por reforço); classificação e regressão; sistemas de recomendação; redes neurais artificiais; deep learning (noções); processamento de linguagem natural (noções). Banco de dados sistemas gerenciadores: SQL Server; Oracle; Postgre-SQL. Bancos de dados não relacionais: MongoDB, Cassandra. Linguagem SQL: SQL ANSI. Variantes de linguagem SQL: PL-SQL, T-SQL, PL/pqSQL, SQL/PSM. Legislação específica: Instrução Normativa nº 01/2019 – SEGES/ME; Lei nº 13.709/2018 (Lei geral de proteção de dados pessoais) e suas alterações.

Engenheiro de Dados (Big Data)

Conhecimentos específicos: banco de dados, conceitos: tipos de dados; modelagem de dados, conceitual e física, esquemas de bancos de dados relacionais; chave primária, alternativa e estrangeira; normalização de dados (1FN, 2FN,3FN, 4FN e desnormalização); restrições de integridade; linguagens de definição de dados (DDL), manipulação de dados (DML) e controle de dados (DCL); processamento de transações, controle de concorrência e recuperação; processamento de consultas; otimização e ajustes (tunning) de bancos de dados; segurança de bancos de dados; backup e recuperação; mapeamento objeto relacional. Técnicas de preparação e apresentação de dados: ETL (extração, transformação e carga); limpeza; importação; conversão; carga; visualização. Business Intelligence: conceitos; data warehouse; OLAP; MOLAP; ROLAP e OLTP; ferramentas e softwares. Banco de dados sistemas gerenciadores: SQL Server; Oracle; Postgre-SQL. Bancos de dados não relacionais: MongoDB, Cassandra. Ferramentas de Indexação Textual: Elasticsearch, SOLR. Infraestrutura de processamento analítico distribuído: Hadoop, Spark, Hive, Yarn, Zookeeper. Processamento analítico em tempo real: barramento de eventos pub/sub, arquitetura lambda, Spark Streaming, Flink. Contêineres e infraestrutura elástica aplicados ao processamento de dados: Docker, Kubernetes. Linguagem SQL: SQL ANSI. Variantes de linguagem SQL: PL-SQL, T-SQL, PL/pqSQL, SQL/PSM. Linguagens de programação aplicadas ao tratamento de dados: Python e linguagem R e Matlab. Big data: fundamentos; tecnologia; gerenciamento; big data analítico; implementação; soluções reais. Legislação específica: Instrução Normativa nº 01/2019 – SEGES/ME; Lei nº 13.709/2018 (Lei geral de proteção de dados pessoais) e suas alterações.

Confira o cronograma completo do concurso