DEEP SEED SOLUTIONS

Ativa

DEEP SEED SOLUTIONS DESENVOLVIMENTO DE PROGRAMAS DE COMPUTADOR LTDA

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CNPJ 25.206.363/0001-09
9 anos desde 11/07/2016
Matriz
929 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
RIO DE JANEIRO/RJ

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

Endereco

JOSE SILVA DE AZEVEDO NETO, 00200 - BL 004 SALA 0306

BARRA DA TIJUCA

RIO DE JANEIRO / RJ

CEP: 22775-056

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

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

Atividades Secundarias (6)

62.04-0 Consultoria em tecnologia da informação 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica 71.12-0 Serviços de engenharia 71.19-7 Atividades técnicas relacionadas à engenharia e arquitetura não especificadas anteriormente 72.10-0 Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais 74.90-1 Outras atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente

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Quadro Societario (7)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
LEANDRO PEREIRA BASILIO	***	Sócio-Administrador	2016-07-11
CELSO DE CARVALHO NORONHA NETO	***	Sócio	2016-07-11
MARIANA CRISTINA RUCKER CURI AMUI	***	Sócio	2016-07-11
HUGO SOLIGO CAMERINI	***	Sócio	2018-06-26
DEEP SEED SOLUTIONS DESENVOLVIMENTO DE PROGRAMAS DE COMPUTADOR LTDA	.206.363/01-**	Cotas em Tesouraria	2024-02-23
MARIA LUISA PAIVA DE ABREU	***	Sócio	2024-06-14
PRISCILLA BADEGA MACHADO	***	Sócio	2024-06-14

Distribuição etária dos sócios

41–50

51–60

61–70

Nao se aplica

7 de 7 sócios com faixa etária informada

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Entrada de 2 socios

MARIA LUISA PAIVA DE ABREU, PRISCILLA BADEGA MACHADO - Sócio

fev./2024

Entrada de socio

DEEP SEED SOLUTIONS DESENVOLVIMENTO DE PROGRAMAS DE COMPUTADOR LTDA - Cotas em Tesouraria

jun./2018

Entrada de socio

HUGO SOLIGO CAMERINI - Sócio

jul./2016

Entrada de 3 socios

LEANDRO PEREIRA BASILIO, CELSO DE CARVALHO NORONHA NETO e mais 1 - Sócio-Administrador, Sócio

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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