Conteúdo Programático

Conhecimentos Básicos

(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
Língua Portuguesa: 1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 5 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
Língua Inglesa: 1 Compreensão de textos escritos em língua inglesa. 2 Itens gramaticais relevantes para compreensão dos conteúdos semânticos. 3 Versão do Português para o Inglês: fidelidade ao texto-fonte; respeito à qualidade e ao registro do texto-fonte; correção morfossintática e lexical. 4 Tradução do Inglês para o Português: fidelidade ao texto-fonte; respeito à qualidade e ao registro do texto‐fonte; correção morfossintática e lexical.
Metodologia de Pesquisa: 1 Conhecimento científico e outras classes de conhecimento. 2 Ciências formais e factuais. 2.1 Ciências físicas e sociais. 2.2 Ciências básicas e aplicadas. 2.3 abordagens mecanicistas e holísticas. 3 Problemas de construção do conhecimento científico. 3.1 teoria e empiria, 3.2 lógica e evidência. 3.3 razão e intuição. 3.4 Causalidade, objetividade, neutralidade, linearidade, observação e sentidos. 3.5 especificidade e generalidade do conhecimento, falsificabilidade, predição e controle. 3.6 paradigmas e mudanças, realismo e relativismo. 4 Abrangências da explicação científica: descrições, correlações, teorias, modelos, sistemas, emergentismo, reducionismo, holismo. 5 O modelo clássico da pesquisa: o problema e a sua identificação, conceitos, fundamentação teórica, indução, dedução, hipóteses e plano de prova, suporte bibliográfico, delineamento da pesquisa, princípios do planejamento de ensaios experimentais, métodos e técnicas, variáveis e constantes, evidências e interpretação, resultados e redação de relatórios. 6 O papel dos ensaios comparativos. 7 Tendências recentes de concepção da pesquisa: pesquisação, pesquisa participativa, pesquisa sistêmica, holismo, paradigma ecológico, feminismo, perspectivas emergentes. 8 O projeto de pesquisa no Sistema Nacional de Pesquisa Agropecuária: finalidade, justificativa, objetivos, metas, procedimentos, cronograma e recursos, evidências e resultados. 9 Lógica dos procedimentos da pesquisa: uso de dados secundários, experimentação, amostragem, observação naturalista, qualidade, quantidade, mensuração, escalas, uso de estatística. 10 Casualização e controle de erro. 11 Problemas especiais da pesquisa aplicada: identificação de problemas de pesquisa, escolhas de prioridades, o papel da teoria e da criatividade, fidedignidade e validez, recursos, protótipos e tecnologias, uso dos resultados. 12 Relatório, protótipos, meios de disseminação dos resultados, usos de meios eletrônicos para coleta, documentação e difusão de informações na pesquisa científica.
Noções de Lógica e Estatística: 1 Raciocínio lógico. 1.1 Estruturas lógicas. 1.2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 1.3 Lógica sentencial (ou proposicional). 1.3.1 Proposições simples e compostas. 1.3.2 Tabelas-verdade. 1.3.3 Equivalências. 1.3.4 Leis de Morgan; problemas. 2 Noções de estatística. 2.1 População e amostra. 2.2 Histogramas e curvas de frequência. 2.3 Medidas de posição: média, moda, mediana e separatrizes. 2.4 Medidas de dispersão absoluta e relativa. 2.5 Probabilidade condicional, independência. 2.6 Variável aleatória e funções de distribuição. 3 Estatística experimental. 3.1 Princípios básicos da experimentação: unidade experimental, repetição, casualização e controle local. 3.2 Análise de variância. 3.3 Delineamentos estatísticos: inteiramente casualizado, blocos ao acaso, quadrado latino, parcelas subdivididas. 3.4 Testes de comparação de médias e contrastes ortogonais. 3.5 Correlação e regressão simples ou múltipla e análise de covariância.
Ética e Legislação: 1 Código de Conduta, Ética e Integridade da Embrapa (disponível no endereço eletrônico. 2 Estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos estados, do Distrito Federal e dos municípios: Lei nº 13.303/2016 e Decreto nº 8.945/2016 e alterações. 3 Estatuto da Embrapa aprovado em 24/04/2024. 4 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD: Lei nº 13.709/2018 e suas alterações.
Plano Diretor de Embrapa: Plano Diretor da Embrapa 2024-2030.
Atualidades: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como cultura, desenvolvimento sustentável, economia, ecologia, educação, energia, mudanças climáticas, política, relações internacionais, saúde, segurança, sociedade, tecnologia e transportes.
Conhecimentos Complementares (Conforme solicitado pelo Edital 2025)
Engenharias: 1 Agricultura de precisão. 2 Agricultura digital. 3 Engenharia de controle: 3.1 Inteligência computacional. 3.1.1 Comando. 3.1.2 Monitoração. 3.1.3 Alarme. 3.1.4 Intertravamento. 3.1.5 Registro e comunicação de sinais. 4 Engenharia Agrícola: máquinas e implementos agrícolas, manejo de recursos hídricos e tecnologias de irrigação. 5 Engenharia de sistemas agrícolas. 5.1 sistemas de controle e automação agropecuária. 5.2 Sistemas de controle supervisório e aquisição de dados. 5.3 Sistemas de sensores e atuadores. 6 Engenharia de software. 6.1 Modelos de ciclo de vida de software. 6.2 Metodologias de desenvolvimento de software. (Scrum, Lean, Kanban). 6.3 Arquitetura de software. 6.4 Processos e práticas de desenvolvimento de software. 6.5 Gestão de backlog. 6.6 Produto mínimo viável (MVP). 6.7 Práticas ágeis de desenvolvimento de software. 6.8 Desenvolvimento guiado por testes (TDD). 6.9 Notação BPMN. 6.10 Low‐code e no‐code software development. 6.11 Conceitos e ferramentas de DevOps. 6.12 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 7 Fundamentos de Mecatrônica e Robótica. 7.1 Princípios básicos de mecatrônica. 7.2 Integração de sistemas mecânicos, elétricos e de controle. 7.3 Tipos e componentes de sistemas robóticos. 7.3.1 Atuadores. 7.3.2 Sensores. 7.3.3 Sistemas de controle. 7.4 Aplicações práticas de robótica em diferentes setores industriais. 7.5 Controle e Automação de Sistemas Robóticos. 8 Inteligência artificial. 9 Mecanização e automação agrícola. 10 Métodos de controle para robótica. 10.1 Controle PID, controle adaptativo e controle baseado em modelos. 10.2 Técnicas de programação de robôs. 10.2.1 linguagens de programação e frameworks. 10.3 Sistemas de visão computacional e integração de sensores para controle preciso. 11 Projeto e desenvolvimento de sistemas mecatrônicos. 11.1 Projeto de sistemas mecatrônicos. 11.1.1 Modelagem. 11.1.2 Simulação. 11.1.3 Prototipagem. 11.2 Integração de componentes mecânicos e eletrônicos em sistemas automatizados. 11.3 Análise de desempenho e otimização de sistemas mecatrônicos. 12 Robótica. 12.1 Robótica colaborativa e sistemas de robôs autônomos. 12.1.1 Conceitos e aplicações. 12.2 Tecnologias emergentes em robótica. 12.2.1 Inteligência artificial. 12.2.2 Aprendizado de máquina e redes neurais. 12.3 Aplicações inovadoras de robótica em áreas como saúde, agricultura e manufatura. 13 Segurança e manutenção de sistemas robóticos. 13.1 Protocolos de segurança e práticas para garantir a operação segura de robôs industriais. 13.2 Estratégias de manutenção preventiva e corretiva para sistemas robóticos. 13.3 Análise de falhas e desenvolvimento de sistemas de diagnóstico para robótica.

Conhecimentos Específicos

(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
1 Exploração e inventário da Prefeitura florestal. 2 Inteligência artificial aplicada ao manejo da Prefeitura florestal: utilização de algoritmos de aprendizado de máquina e Inteligência Artificial (IA) para analisar grandes volumes de dados ambientais e de florestas. 3 Manejo da Prefeitura florestal de precisão e monitoramento de parcelas permanentes de florestas nativas e plantadas. 4 Modelagem e simulação de ecossistemas florestais: modelos matemáticos e uso de IA para simular o crescimento e as dinâmicas de ecossistemas florestais. 5 Planejamento e monitoramento de operações florestais. 6 Produtividade da Prefeitura florestal, dinâmica de crescimento de floresta. 7 Programação Python. 8 Robótica e IA para automação de operações florestais. 9 Sensoriamento remoto (GIS, GPS, LiDAR) e coleta de dados em tempo real para otimizar o manejo dos recursos florestais. 10 Sensoriamento remoto e IA para monitoramento da Prefeitura florestal: uso de drones, satélites e tecnologias de IA para o monitoramento contínuo de florestas, permitindo a detecção precoce de doenças, pragas e incêndios.