Good Pack Industria,comercio e Representacoes Ltda

Ativa

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CNPJ 66.988.437/0001-93
34 anos desde 10/10/1991
Matriz
400 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
SANTO ANDRE/SP

46.86-9-02 Comércio atacadista de embalagens

Endereco

VINTE E QUATRO DE FEVEREIRO, 658 - ANEXO 642 ENTR 509 513

CASA BRANCA

SANTO ANDRE / SP

CEP: 09015-610

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Contato

Telefone: (11) 4433-2400
E-mail: [email protected]

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

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

46.86-9-02 Comércio atacadista de embalagens

Atividades Secundarias (5)

17.31-1 Fabricação de embalagens de papel 22.22-6 Fabricação de embalagens de material plástico 46.18-4 Outros representantes comerciais e agentes do comércio especializado em produtos não especificados anteriormente 46.37-1 Comércio atacadista especializado em outros produtos alimentícios não especificados anteriormente 46.63-0 Comércio atacadista de máquinas e equipamentos para uso industrial

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Quadro Societario (9)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
LASZLO LESZCZYNSKI VON LESZNA	***	Sócio-Administrador	1995-11-21
RENATO CANDIDO FERNANDES	***	Sócio	2008-10-14
RITA DE CASSIA PEREIRA GONCALVES	***	Sócio	2017-04-03
WESLEI LOBAQUE DA SILVA	***	Sócio	2024-06-25
RODRIGO BATISTA DOS SANTOS	***	Sócio	2026-05-06
CHRISTIAN LESZCZYNSKI VON LESZNA	***	Sócio	2026-05-06
EDUARDO SOUZA DOS SANTOS	***	Sócio	2026-05-06
DENIZE REIS RODRIGUES	***	Sócio	2026-05-06
THEODORA LESZCZYNSKI VON LESZNA GALLI	***	Sócio	2026-05-06

Distribuição etária dos sócios

13–20

41–50

51–60

61–70

Acima de 80

9 de 9 sócios com faixa etária informada

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mai./2026

Entrada de 5 socios

RODRIGO BATISTA DOS SANTOS, CHRISTIAN LESZCZYNSKI VON LESZNA e mais 3 - Sócio

jun./2024

Entrada de socio

WESLEI LOBAQUE DA SILVA - Sócio

abr./2017

Entrada de socio

RITA DE CASSIA PEREIRA GONCALVES - Sócio

out./2008

Entrada de socio

RENATO CANDIDO FERNANDES - Sócio

nov./1995

Entrada de socio

LASZLO LESZCZYNSKI VON LESZNA - 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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