SURF TELECOM SA

Ativa

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CNPJ 10.455.746/0002-24
9 anos desde 12/01/2017
Filial
17,9 milhões capital
Sociedade Anônima Fechada
RIO DE JANEIRO/RJ

61.20-5-01 Telefonia móvel celular

Endereco

BOTAFOGO, 00300 - SAL 501

BOTAFOGO

RIO DE JANEIRO / RJ

CEP: 22250-040

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

61.20-5-01 Telefonia móvel celular

Atividades Secundarias (13)

27.10-4 Fabricação de transformadores, indutores, conversores, sincronizadores e semelhantes, peças e acessórios 43.21-5 Instalação e manutenção elétrica 46.52-4 Comércio atacadista de componentes eletrônicos e equipamentos de telefonia e comunicação 47.52-1 Comércio varejista especializado de equipamentos de telefonia e comunicação 61.10-8 Serviços de telefonia fixa comutada - STFC 61.10-8 Serviços de comunicação multimídia - SCM 61.90-6 Outras atividades de telecomunicações não especificadas anteriormente 62.02-3 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis 62.03-1 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não customizáveis 62.04-0 Consultoria em tecnologia da informação 63.99-2 Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente 64.63-8 Outras sociedades de participação, exceto holdings 82.99-7 Outras atividades de serviços prestados principalmente às empresas não especificadas anteriormente

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Quadro Societario (4)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
YON MOREIRA DA SILVA JUNIOR	***	Presidente	2008-10-30
DAVI FRAGA ALVES	***	Diretor	2018-02-08
ALEXANDRE RIBEIRO PIERONI	***	Diretor	2018-03-12
CARLOS AFFONSO SEIGNEUR D ALBUQUERQUE	***	Diretor	2023-01-20

Distribuição etária dos sócios

41–50

51–60

61–70

4 de 4 sócios com faixa etária informada

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Entrada de socio

CARLOS AFFONSO SEIGNEUR D ALBUQUERQUE - Diretor

mar./2018

Entrada de socio

ALEXANDRE RIBEIRO PIERONI - Diretor

fev./2018

Entrada de socio

DAVI FRAGA ALVES - Diretor

out./2008

Entrada de socio

YON MOREIRA DA SILVA JUNIOR - Presidente

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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