LISAM SYSTEMS BRASIL

Ativa

LISAM ECOADVISOR SISTEMAS LTDA.

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CNPJ 23.240.548/0001-04
10 anos desde 09/09/2015
Matriz
500 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
SAO PAULO/SP

62.03-1-00 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não customizáveis

Endereco

CAP ANTONIO ROSA, 409

JARDIM PAULISTANO

SAO PAULO / SP

CEP: 01443-010

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

62.03-1-00 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não customizáveis

Atividades Secundarias (7)

62.09-1 Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação 64.63-8 Outras sociedades de participação, exceto holdings 71.12-0 Serviços de engenharia 72.10-0 Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais 74.90-1 Outras atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente 77.33-1 Aluguel de máquinas e equipamentos para escritório 85.99-6 Outras atividades de ensino não especificadas anteriormente

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Quadro Societario (8)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
MARCUS EMMANUEL MAMANA DA MATTA	***	Sócio-Administrador	2015-09-09
TATIANA OLIVEIRA MONERO	***	Sócio	2015-09-09
MICHEL LEON MARCEL GHISLAIN HEMBERG	***	Sócio Pessoa Física Residente no Exterior	2015-09-09
THIERRY PIERRE LEVINTOFF	***	Sócio Pessoa Física Residente no Exterior	2015-09-09
MAUREA NICOLETTI FLYNN	***	Sócio	2017-04-28
PEDRO HENRIQUE BOLANHO SIMOES	***	Sócio	2017-04-28
LISAM SYSTEMS SA	.236.506/01-**	Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior	2017-04-28
MARIA DE FATIMA MENEZES PEDROZO	***	Sócio	2017-04-28

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

61–70

Nao se aplica

8 de 8 sócios com faixa etária informada

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abr./2017

Entrada de 4 socios

MAUREA NICOLETTI FLYNN, PEDRO HENRIQUE BOLANHO SIMOES e mais 2 - Sócio, Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior

set./2015

Entrada de 4 socios

MARCUS EMMANUEL MAMANA DA MATTA, TATIANA OLIVEIRA MONERO e mais 2 - Sócio-Administrador, Sócio

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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