Língua Portuguesa: Compreensão e interpretação de textos. Gêneros e tipos textuais. Funções da linguagem. Coesão e coerência textual. Significação de palavras e expressões: sinonímia, antonímia, polissemia, paronímia, homonímia e formas variantes. Sentido próprio e figurado das palavras. Ortografia oficial, incluindo emprego das letras, do hífen e de letras maiúsculas e minúsculas, conforme o Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa. Acentuação gráfica. Classes de palavras: identificação, classificação, flexão e emprego. Estrutura e formação de palavras. Sintaxe da oração e do período. Termos essenciais, integrantes e acessórios da oração. Período composto por coordenação e subordinação. Orações reduzidas. Concordância verbal e nominal. Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase. Emprego dos tempos e modos verbais. Colocação pronominal. Pontuação.

Legislação: Constituição da República Federativa do Brasil de 1988: Administração Pública (arts. 37 a 41). Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União, das Autarquias e das Fundações Públicas Federais (Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990, e suas alterações). Processo Administrativo no âmbito da Administração Pública Federal (Lei nº 9.784, de 29 de janeiro de 1999, e suas alterações). Marco Legal de Ciência, Tecnologia e Inovação (Decreto nº 9.283, de 7 de fevereiro de 2018, e suas alterações). Estatuto da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (Resolução nº 93-Coun/UFMS, de 28 de maio de 2021 - https://boletimoficial.ufms.br/ato-conteudo-normativo?pid=426373). Regimento Geral da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (Resolução nº 137- Coun/UFMS, de 29 de outubro de 2021 - https://boletimoficial.ufms.br/ato-conteudo-normativo?pid=441904). Código de Ética Profissional dos Servidores da UFMS (Resolução nº 426-Coun/UFMS, de 1° de abril de 2026, https://boletimoficial.ufms.br/ato-conteudo-normativo?pid=593987).

Raciocínio Lógico: Lógica proposicional: proposições, valores lógicos, sentenças abertas, conectivos lógicos, tabelas-verdade, tautologia, contradição e contingência. Negação de proposições. Equivalências e implicações lógicas. Argumentação lógica: validade de argumentos, inferências e conclusões. Diagramas lógicos e operações com conjuntos. Raciocínio sequencial: sequências numéricas, alfabéticas e figurais. Orientação espacial e temporal. Resolução de problemas envolvendo relações entre pessoas, objetos, lugares e situações hipotéticas. Princípio fundamental da contagem. Análise combinatória: arranjos, permutações e combinações. Probabilidade. Razões, proporções e porcentagem. Resolução de problemas lógico-matemáticos e compreensão de processos dedutivos que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduzem validamente a conclusões determinadas.

Língua Inglesa: Compreensão e interpretação de texto (sentido global do texto, localização de determinada ideia, palavras cognatas). Conhecimento de vocabulário fundamental e de aspectos gramaticais em nível funcional, ou seja, como acessório à compreensão do texto.

Conhecimentos Específicos:  Engenharia de Requisitos e de Software: conceitos, técnicas de coleta de dados e de reunião; especificação, validação e gerenciamento de requisitos; prototipação, casos de uso e padrões de casos de uso (use case patterns); modelos de processo de desenvolvimento de software. Metodologias Ágeis e Ciclo de Vida: desenvolvimento ágil de sistemas; frameworks e metodologias ágeis (Scrum, Kanban, XP); papéis, artefatos e cerimônias.  Qualidade, Testes de Software e Manutenibilidade: conceitos básicos de testes de aplicações; cobertura de código, testes unitários, testes de integração, testes de usabilidade e testes automatizados; Test-Driven Development (TDD), mocks; análise estática de código-fonte (Clean Code e ferramenta SonarQube). Análise, Projeto Orientado a Objetos e Arquitetura: conceitos e princípios básicos de orientação a objetos; UML: visão geral, modelos e diagramas; padrões de projeto (design patterns): principais padrões documentados na literatura e suas aplicações em sistemas orientados a objetos; arquitetura e padrão de projeto MVC (Model-View-Controller); arquitetura back-end/front-end.  Desenvolvimento Seguro, Acessibilidade e Interoperabilidade: princípios de arquitetura e desenvolvimento seguro de software (Secure SDLC, Security by Design e Privacy by Design); modelagem de ameaças, práticas de codificação segura, revisão de código e OWASP Top 10; interoperabilidade de sistemas: arquitetura e-Ping, Web Services, padrão RESTful; conceitos de acessibilidade (eMAG) e usabilidade.  Linguagens de Programação, Frameworks e Tecnologias Web/Mobile: Java, padrões de projeto e tecnologias Java Enterprise Edition (JEE) e Jakarta EE, Spring Boot, PHP, Framework CakePHP, Laravel, CMS WordPress; desenvolvimento mobile multiplataforma: Flutter Framework; desenvolvimento web: HTML5, JavaScript, Vue.js, Framework Bootstrap, CSS3, Swagger e OpenAPI. Gestão de Configuração, DevOps e Autenticação: ferramentas de gestão de configuração e versionamento (Git e GitLab); integração e entrega contínua (CI/CD); SSO (Single Sign-On); protocolo OAuth2; conteinerização com Docker. Banco de Dados, Data Warehouse e Business Intelligence: modelagem de bancos de dados; projeto lógico e físico; diagrama de entidade-relacionamento; conceitos de bancos de dados relacionais; linguagem SQL (DDL e DML); normalização de dados e formas normais; concorrência e gerenciamento de transações; álgebra relacional; análise de desempenho e otimização de consultas SQL; modelo cliente/servidor de bancos de dados; conceitos de Data Warehouse, Data Mining e Business Intelligence; engenharia reversa. SGBD PostgreSQL e Segurança da Informação: arquitetura do SGBD PostgreSQL; recursos: tabelas, visões, gatilhos, procedimentos, chaves, índices, schemas, tablespaces, dblink, transações, savepoints, funções, expressões regulares, controle de concorrência, integridade e restrições; políticas de segurança da informação; política de controle de acesso; autenticação e autorização; criptografia; gestão de vulnerabilidades e incidentes de segurança; segurança de aplicações e APIs; Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais — LGPD (Lei nº 13.709/2018). Inteligência Artificial, Big Data e Análise de Dados: conceitos e fundamentos de inteligência artificial; aprendizado de máquina (Machine Learning); inteligência artificial generativa e modelos de linguagem de grande escala (LLMs); aplicações de inteligência artificial no desenvolvimento de software e na automação de processos; integração de serviços e APIs de inteligência artificial; avaliação da qualidade, confiabilidade e limitações dos resultados gerados; segurança, privacidade, vieses e uso responsável da inteligência artificial; análise de dados e Big Data.