PECOM ENERGIA DO BRASIL S.A.

Ativa

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CNPJ 02.771.678/0010-94
2 anos desde 21/03/2024
Filial
5,3 milhões capital
Sociedade Anônima Fechada
PILAR/AL

09.10-6-00 Atividades de apoio à extração de petróleo e gás natural

Endereco

RUBENS CANUTO, SN - LOTE 02 QUADRAA

CHA DO PILAR

PILAR / AL

CEP: 57150-000

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E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

09.10-6-00 Atividades de apoio à extração de petróleo e gás natural

Atividades Secundarias (14)

20.29-1 Fabricação de produtos químicos orgânicos não especificados anteriormente 20.73-8 Fabricação de impermeabilizantes, solventes e produtos afins 20.93-2 Fabricação de aditivos de uso industrial 20.99-1 Fabricação de outros produtos químicos não especificados anteriormente 33.14-7 Manutenção e reparação de máquinas e equipamentos para a prospecção e extração de petróleo 46.12-5 Representantes comerciais e agentes do comércio de combustíveis, minerais, produtos siderúrgicos e químicos 46.63-0 Comércio atacadista de máquinas e equipamentos para uso industrial 46.79-6 Comércio atacadista especializado de materiais de construção não especificados anteriormente 46.84-2 Comércio atacadista de solventes 46.84-2 Comércio atacadista de outros produtos químicos e petroquímicos não especificados anteriormente 49.30-2 Transporte rodoviário de produtos perigosos 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica 71.12-0 Serviços de engenharia 71.19-7 Serviços de desenho técnico relacionados à arquitetura e engenharia

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Quadro Societario (3)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
LUCAS RUBEN BERTERREIX	***	Presidente	2023-01-13
FRANCO RAFAEL SALAFIA	***	Diretor	2024-08-22
BEATRIZ DAS NEVES DOMINGOS	***	Diretor	2026-01-26

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

3 de 3 sócios com faixa etária informada

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Entrada de socio

BEATRIZ DAS NEVES DOMINGOS - Diretor

ago./2024

Entrada de socio

FRANCO RAFAEL SALAFIA - Diretor

jan./2023

Entrada de socio

LUCAS RUBEN BERTERREIX - Presidente

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

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