SMR Clxviii

Suspensa

SMR Clxviii Sociedades Medicas Reunidas Clxviii Ltda

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CNPJ 31.313.891/0001-60
7 anos desde 14/08/2018
Matriz
5 mil capital
Sociedade Simples Limitada
JENIPAPO DE MINAS/MG

86.90-9-99 Outras atividades de atenção à saúde humana não especificadas anteriormente

Endereco

MONSENHOR BERNARDINO, 723

CENTRO

JENIPAPO DE MINAS / MG

CEP: 39645-000

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Contato

Telefone: (31) 3191-7965
E-mail: [email protected]

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

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

86.90-9-99 Outras atividades de atenção à saúde humana não especificadas anteriormente

Atividades Secundarias (1)

85.99-6 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial

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Quadro Societario (14)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
MATHEUS DE CASTRO LISBOA	***	Sócio-Administrador	2018-08-14
NATALINO LISBOA FILHO	***	Sócio-Administrador	2018-08-14
CIBELE CARINA SOUZA SILVA	***	Sócio	2018-12-06
MARIA ALICE SOARES SILVEIRA CARDOSO	***	Sócio	2018-12-06
MAURO ORLANDO MEURER OLIVEIRA	***	Sócio	2018-12-06
PEDRO HENRIQUE CATIZANE RAMOS	***	Sócio	2018-12-06
RENATO MACHADO DE ALMEIDA JUNIOR	***	Sócio	2018-12-06
RODRIGO DE CARVALHO COSTA	***	Sócio	2018-12-06
THALES SOUSA LAMAC DE CARVALHO	***	Sócio	2018-12-06
VINICIUS VILAS BOAS FURFURO	***	Sócio	2018-12-06
IVIANNY FERREIRA MATHIAS	***	Sócio	2018-12-19
IDELBER CIRINO DA SILVA	***	Sócio	2019-07-22
WELSON VIEIRA	***	Sócio	2019-07-22
CARLOS ROBERTO CARDOSO DA SILVA	***	Sócio	2020-04-14

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

61–70

71–80

14 de 14 sócios com faixa etária informada

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CARLOS ROBERTO CARDOSO DA SILVA - Sócio

jul./2019

Entrada de 2 socios

IDELBER CIRINO DA SILVA, WELSON VIEIRA - Sócio

dez./2018

Entrada de socio

IVIANNY FERREIRA MATHIAS - Sócio

dez./2018

Entrada de 8 socios

CIBELE CARINA SOUZA SILVA, MARIA ALICE SOARES SILVEIRA CARDOSO e mais 6 - Sócio

ago./2018

Entrada de 2 socios

MATHEUS DE CASTRO LISBOA, NATALINO LISBOA FILHO - Sócio-Administrador

Análise Preditiva

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

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