HIBRIDO NEGOCIOS DE INTERNET

Ativa

HIBRIDO NEGOCIOS DE INTERNET LTDA

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CNPJ 19.428.767/0001-44
12 anos desde 12/12/2013
Matriz
13 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
BRUSQUE/SC

63.19-4-00 Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na Internet

Endereco

HENRIQUE HOFFMANN, 110 - ANDAR 3

CENTRO II

BRUSQUE / SC

CEP: 88353-135

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

63.19-4-00 Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na Internet

Atividades Secundarias (11)

59.11-1 Produção de filmes para publicidade 62.02-3 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis 73.11-4 Agências de publicidade 73.12-2 Agenciamento de espaços para publicidade, exceto em veículos de comunicação 73.19-0 Criação de estandes para feiras e exposições 73.19-0 Promoção de vendas 73.19-0 Marketing direto 73.19-0 Consultoria em publicidade 73.19-0 Outras atividades de publicidade não especificadas anteriormente 73.20-3 Pesquisas de mercado e de opinião pública 85.99-6 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial

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Quadro Societario (9)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
NICOLAS TAMANINI MARCHEWSKY	***	Sócio-Administrador	2013-12-12
RHUAN CARLOS WILLRICH	***	Sócio-Administrador	2013-12-12
RAFAGA GIANESINI	***	Sócio	2014-11-11
LEONARDO GEVAERD	***	Sócio	2021-05-24
ARTUR EBELE NETO	***	Sócio	2021-05-24
ARNON DIMITRIUS FUMAGALLI	***	Sócio	2021-05-24
RENAN NEMER ELIAS	***	Sócio	2021-05-24
EMILSON FRANCISCO MARCHEWSKY	***	Sócio	2021-05-24
GLOBAL SMOLLAN HOLDINGS	.012.467/01-**	Sócio	2023-08-04

Distribuição etária dos sócios

21–30

31–40

Nao se aplica

9 de 9 sócios com faixa etária informada

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ago./2023

Entrada de socio

GLOBAL SMOLLAN HOLDINGS - Sócio

mai./2021

Entrada de 5 socios

LEONARDO GEVAERD, ARTUR EBELE NETO e mais 3 - Sócio

nov./2014

Entrada de socio

RAFAGA GIANESINI - Sócio

dez./2013

Entrada de 2 socios

NICOLAS TAMANINI MARCHEWSKY, RHUAN CARLOS WILLRICH - 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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