M.S. TECHNOLOGIES SEMENTES BRASIL LTDA

Ativa

PDF

CNPJ 26.972.404/0003-00
7 anos desde 29/05/2019
Filial
14,0 milhões capital
Sociedade Empresária Limitada
LUCAS DO RIO VERDE/MT

72.10-0-00 Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais

Endereco

LINHA 01 SETOR 04, LT 62D

ZONA RURAL

LUCAS DO RIO VERDE / MT

CEP: 78455-000

Ver no Google Maps

Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

72.10-0-00 Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais

Atividades Secundarias (1)

01.15-6 Cultivo de soja

Encontre outras empresas do mesmo setor

Ver empresas deste CNAE Explorar CNAEs

Quadro Societario (3)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
M.S. TECHNOLOGIES HOLDING URUGUAY S.R.L.	.911.337/01-**	Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior	2017-05-29
IGNACIO MARIA ROSASCO ODRIOZOLA	***	Administrador	2017-05-29
STINE SEED HOLDING URUGUAY S.R.L.	.926.609/01-**	Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior	2019-10-24

Distribuição etária dos sócios

61–70

Nao se aplica

3 de 3 sócios com faixa etária informada

Busca no LinkedIn

Buscando perfil de ...

Ver perfil completo

Perfil nao encontrado automaticamente

Buscar manualmente

Erro na busca

Rede de Relacionamentos

Ver pagina completa

Empresa central

Empresas relacionadas

Pessoas fisicas

Carregando grafo...

Linha do Tempo

Agora

out./2019

Entrada de socio

STINE SEED HOLDING URUGUAY S.R.L. - Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior

mai./2017

Entrada de 2 socios

M.S. TECHNOLOGIES HOLDING URUGUAY S.R.L., IGNACIO MARIA ROSASCO ODRIOZOLA - Sócio Pessoa Jurídica Domiciliado no Exterior, Administrador

Matriz e Filiais

11 estabelecimentos vinculados a esta empresa

Matriz (Sede)

M.S. TECHNOLOGIES SEMENTES BRASIL LTDA Ativa

CNPJ: 26.972.404/0001-30

Outras Filiais (9)

Distribuição de filiais por estado

11 estabelecimentos 11 ativas

Presente em 9 estados

Empresas Similares

Baseado em setor, localizacao e porte

Ver todas as similares

Análise Preditiva

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

Preview powered by Exato

Exemplo de análise preditiva — estimativas estatísticas de risco financeiro, fiscal, encerramento e recuperação por horizonte temporal

Veja a análise completa de risco financeiro, fiscal, encerramento — e, para empresas em situação especial, das chances de recuperação. Com os principais fatores de cada cenário.

Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

Desbloquear análise preditiva

Precisa de mais informações?

Acesse dados completos e monitore mudanças em tempo real.

Download PDF Consulta Completa