Borborema

Ativa

Rodoviaria Borborema Ltda

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CNPJ 24.441.891/0001-80
36 anos desde 04/12/1989
Matriz
8,3 milhões capital
Sociedade Empresária Limitada
RECIFE/PE

49.21-3-02 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, intermunicipal em região metropolitana

Endereco

DOUTOR GEORGE WILLIAM, 863 - ANEXO

CURADO

RECIFE / PE

CEP: 50950-015

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Contato

Telefone: (81) 2127-4870

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

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

49.21-3-02 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, intermunicipal em região metropolitana

Atividades Secundarias (8)

49.21-3 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, municipal 49.22-1 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, interestadual 49.29-9 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, sob regime de fretamento, intermunicipal, interestadual e internacional 49.29-9 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, sob regime de fretamento, municipal 49.30-2 Transporte rodoviário de carga, exceto produtos perigosos e mudanças, intermunicipal, interestadual e internacional 49.22-1 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, intermunicipal, exceto em região metropolitana 49.29-9 Organização de excursões em veículos rodoviários próprios, intermunicipal, interestadual e internacional 64.63-8 Outras sociedades de participação, exceto holdings

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Quadro Societario (5)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
CARLOS ALBERTO SCHWAMBACH	***	Sócio	1989-12-04
TANIA MARIA SCHWAMBACH MOTA	***	Sócio-Administrador	1989-12-04
MARIA DAS GRACAS SCHWAMBACH	***	Sócio-Administrador	1989-12-04
MAURICIO LUIZ SCHWAMBACH	***	Sócio	1989-12-04
ZELIA MARIA SCHWAMBACH	***	Sócio-Administrador	1989-12-04

Distribuição etária dos sócios

61–70

71–80

5 de 5 sócios com faixa etária informada

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Entrada de 5 socios

CARLOS ALBERTO SCHWAMBACH, TANIA MARIA SCHWAMBACH MOTA e mais 3 - Sócio, Sócio-Administrador

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

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