Cybercash

Ativa

Cybercash Servicos e Negocios Ltda

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CNPJ 10.716.528/0001-15
17 anos desde 24/03/2009
Matriz
100 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
RIO DE JANEIRO/RJ

62.01-5-01 Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda

Endereco

PREFEITO DULCIDIO CARDOSO, 00424 - APT 602 BLC 1

BARRA DA TIJUCA

RIO DE JANEIRO / RJ

CEP: 22620-311

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Contato

Telefone: (21) 2494-1252
E-mail: [email protected]

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

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

62.01-5-01 Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda

Atividades Secundarias (8)

62.01-5 Web desing 62.02-3 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis 62.03-1 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não customizáveis 62.04-0 Consultoria em tecnologia da informação 62.09-1 Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação 63.11-9 Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na Internet 63.19-4 Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na Internet 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica

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Quadro Societario (5)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
FERNANDO LUIZ VILLAS BOAS BRAVO	***	Sócio-Administrador	2009-03-24
RAFAEL ZURLI BITTENCOURT BRAVO	***	Sócio	2011-05-27
EDUARDO CASTRO MOTA CAMARA	***	Sócio	2015-12-30
MAURICIO GOMES DA SILVA CARVALHO	***	Sócio	2017-06-27
RAISSA ZURLI BITTENCOURT BRAVO	***	Sócio	2026-04-06

Distribuição etária dos sócios

31–40

61–70

5 de 5 sócios com faixa etária informada

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Entrada de socio

RAISSA ZURLI BITTENCOURT BRAVO - Sócio

jun./2017

Entrada de socio

MAURICIO GOMES DA SILVA CARVALHO - Sócio

dez./2015

Entrada de socio

EDUARDO CASTRO MOTA CAMARA - Sócio

mai./2011

Entrada de socio

RAFAEL ZURLI BITTENCOURT BRAVO - Sócio

mar./2009

Entrada de socio

FERNANDO LUIZ VILLAS BOAS BRAVO - Sócio-Administrador

Análise Preditiva

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

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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