GE POWER & WATER EQUIPAMENTOS E SERVICOS DE ENERGIA E TRATAMENTO DE AGUA LTDA.

Ativa

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CNPJ 01.009.681/0027-50
7 anos desde 29/08/2018
Filial
4,7 bilhões capital
Sociedade Empresária Limitada
PARANATAMA/PE

25.11-0-00 Fabricação de estruturas metálicas

Endereco

POVOADO ALTO DA SERRA, S/N

ZONA RURAL

PARANATAMA / PE

CEP: 55355-000

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

25.11-0-00 Fabricação de estruturas metálicas

Atividades Secundarias (8)

28.11-9 Fabricação de motores e turbinas, peças e acessórios, exceto para aviões e veículos rodoviários 33.19-8 Manutenção e reparação de equipamentos e produtos não especificados anteriormente 33.21-0 Instalação de máquinas e equipamentos industriais 46.52-4 Comércio atacadista de componentes eletrônicos e equipamentos de telefonia e comunicação 46.63-0 Comércio atacadista de máquinas e equipamentos para uso industrial 46.69-9 Comércio atacadista de outras máquinas e equipamentos não especificados anteriormente 71.12-0 Serviços de engenharia 74.90-1 Outras atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente

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Quadro Societario (6)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
LETICIA DE ALMEIDA TORRES	***	Administrador	2018-10-03
GILMAR STUCCHI	***	Administrador	2021-07-27
DANIEL SCHOMAKER PARANHOS	***	Administrador	2023-04-14
GE VERNOVA ENERGY HOLDING DO BRASIL LTDA	.482.241/01-**	Sócio	2023-07-07
IVAN GAGLIANO DE MELLO	***	Administrador	2024-07-19
MARCIO GARCIA TORRES DELORENZO	***	Administrador	2025-10-20

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

Nao se aplica

6 de 6 sócios com faixa etária informada

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MARCIO GARCIA TORRES DELORENZO - Administrador

jul./2024

Entrada de socio

IVAN GAGLIANO DE MELLO - Administrador

jul./2023

Entrada de socio

GE VERNOVA ENERGY HOLDING DO BRASIL LTDA - Sócio

abr./2023

Entrada de socio

DANIEL SCHOMAKER PARANHOS - Administrador

jul./2021

Entrada de socio

GILMAR STUCCHI - Administrador

out./2018

Entrada de socio

LETICIA DE ALMEIDA TORRES - Administrador

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

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