Desenbahia

Ativa

Desenbahia-Agencia de Fomento do Estado da Bahia S/A

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  • CNPJ 15.163.587/0001-27
  • 59 anos desde 05/12/1966
  • Matriz
  • 641,9 milhões capital
  • Sociedade de Economia Mista
  • SALVADOR/BA
64.34-4-00 Agências de fomento

Endereco

IVONNE SILVEIRA, 000213 - EDIF ED. ADMINISTRADOR DESENBAHIA TERREO TERREO

NARANDIBA

SALVADOR / BA

CEP: 41192-007

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Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

64.34-4-00 Agências de fomento

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Quadro Societario (10)

Nome CPF/CNPJ Qualificacao Entrada
PAULO DE OLIVEIRA COSTA *** Presidente 2013-10-24
AGENOR BARRETO MARTINELLI BRAGA *** Diretor 2019-02-19
JOAO BATISTA ASLAN RIBEIRO *** Conselheiro de Administração 2018-06-07
ANTONIO FELIX MACEDO MASCARENHAS *** Conselheiro de Administração 2022-02-25
MARKO SVEC SILVA *** Diretor 2022-04-29
MARCELO BORGES WECKERLE *** Conselheiro de Administração 2022-08-25
FABIO SERRAVALLE FRANCO *** Diretor 2023-07-12
PEDRO RICARDO MORAIS SCAVUZZI DE CARVALHO *** Conselheiro de Administração 2023-12-05
PEDRO CESAR GASPAR DOREA *** Conselheiro de Administração 2024-12-06
ALEXANDRE CARVALHO BARONI *** Conselheiro de Administração 2025-11-04
Distribuição etária dos sócios
31–40
1
41–50
1
51–60
4
61–70
4

10 de 10 sócios com faixa etária informada

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ALEXANDRE CARVALHO BARONI - Conselheiro de Administração

dez./2024

Entrada de socio

PEDRO CESAR GASPAR DOREA - Conselheiro de Administração

dez./2023

Entrada de socio

PEDRO RICARDO MORAIS SCAVUZZI DE CARVALHO - Conselheiro de Administração

jul./2023

Entrada de socio

FABIO SERRAVALLE FRANCO - Diretor

ago./2022

Entrada de socio

MARCELO BORGES WECKERLE - Conselheiro de Administração

abr./2022

Entrada de socio

MARKO SVEC SILVA - Diretor

fev./2022

Entrada de socio

ANTONIO FELIX MACEDO MASCARENHAS - Conselheiro de Administração

fev./2019

Entrada de socio

AGENOR BARRETO MARTINELLI BRAGA - Diretor

jun./2018

Entrada de socio

JOAO BATISTA ASLAN RIBEIRO - Conselheiro de Administração

out./2013

Entrada de socio

PAULO DE OLIVEIRA COSTA - Presidente

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

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