Leybold do Brasil Ltda.

Ativa

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CNPJ 17.205.244/0001-03
13 anos desde 05/11/2012
Matriz
7,5 milhões capital
Sociedade Empresária Limitada
BARUERI/SP

46.69-9-01 Comércio atacadista de bombas e compressores

Endereco

TAMBORE, 937 - PARTE A

TAMBORE

BARUERI / SP

CEP: 06460-000

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Contato

Telefone: (11) 3376-4600
E-mail: [email protected]

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

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

46.69-9-01 Comércio atacadista de bombas e compressores

Atividades Secundarias (9)

28.12-7 Fabricação de equipamentos hidráulicos e pneumáticos, peças e acessórios, exceto válvulas 28.29-1 Fabricação de outras máquinas e equipamentos de uso geral não especificados anteriormente, peças e acessórios 77.39-0 Aluguel de outras máquinas e equipamentos comerciais e industriais não especificados anteriormente, sem operador 52.50-8 Organização logística do transporte de carga 33.21-0 Instalação de máquinas e equipamentos industriais 33.14-7 Manutenção e reparação de equipamentos hidráulicos e pneumáticos, exceto válvulas 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica 64.63-8 Outras sociedades de participação, exceto holdings 47.32-6 Comércio varejista de lubrificantes

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Quadro Societario (4)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
LEYBOLD GMBH	.856.036/01-**	Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior	2013-07-26
ATLAS COPCO SICKLA HOLDING AB	.631.319/01-**	Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior	2019-07-30
DARLENE DE SOUZA MONTEIRO	***	Administrador	2024-01-30
ANDRE VINICIUS BARROS	***	Administrador	2026-04-14

Distribuição etária dos sócios

31–40

Nao se aplica

4 de 4 sócios com faixa etária informada

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ANDRE VINICIUS BARROS - Administrador

jan./2024

Entrada de socio

DARLENE DE SOUZA MONTEIRO - Administrador

jul./2019

Entrada de socio

ATLAS COPCO SICKLA HOLDING AB - Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior

jul./2013

Entrada de socio

LEYBOLD GMBH - Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior

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

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