Amazonia Maquinas e Implementos Ltda

Ativa

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CNPJ 00.108.578/0005-90
25 anos desde 11/06/2001
Filial
120 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
MATUPA/MT

46.61-3-00 Comércio atacadista de máquinas, aparelhos e equipamentos para uso agropecuário

Endereco

02 CH, 240

ZCH-001

MATUPA / MT

CEP: 78525-000

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Contato

Telefone: (65) 3212-4052
E-mail: [email protected]

Dados de origem pública (Receita Federal). Saiba mais em /dados-publicos.

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

46.61-3-00 Comércio atacadista de máquinas, aparelhos e equipamentos para uso agropecuário

Atividades Secundarias (10)

33.14-7 Manutenção e reparação de tratores agrícolas 45.11-1 Comércio a varejo de automóveis, camionetas e utilitários novos 45.11-1 Comércio a varejo de automóveis, camionetas e utilitários usados 45.11-1 Comércio por atacado de automóveis, camionetas e utilitários novos e usados 45.12-9 Representantes comerciais e agentes do comércio de veículos automotores 45.20-0 Serviços de manutenção e reparação mecânica de veículos automotores 45.30-7 Comércio a varejo de peças e acessórios novos para veículos automotores 45.30-7 Comércio a varejo de peças e acessórios usados para veículos automotores 45.30-7 Representantes comerciais e agentes do comércio de peças e acessórios novos e usados para veículos automotores 74.90-1 Atividades de intermediação e agenciamento de serviços e negócios em geral, exceto imobiliários

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Quadro Societario (4)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
HENRIQUE MARCOS PICCINI	***	Sócio	1996-07-15
JOCI PICCINI	***	Administrador	2014-06-02
VITORIO JUNIOR PICCINI	***	Administrador	2023-04-24
DONA IRACEMA PARTICIPACOES LTDA	.191.801/01-**	Sócio	2023-04-24

Distribuição etária dos sócios

51–60

61–70

Nao se aplica

4 de 4 sócios com faixa etária informada

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abr./2023

Entrada de 2 socios

VITORIO JUNIOR PICCINI, DONA IRACEMA PARTICIPACOES LTDA - Administrador, Sócio

jun./2014

Entrada de socio

JOCI PICCINI - Administrador

jul./1996

Entrada de socio

HENRIQUE MARCOS PICCINI - Sócio

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Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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