BAEZ MARIA PAULA (Contribuyente AFIP | 23143166XXX)

Perfil del contribuyente BAEZ MARIA PAULA - 23143166XXX

CUIT 23143166XXX
Condición Tributaria Actualizado
País Argentina
Año 2024

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¿Cómo se manejan las verificaciones de antecedentes para roles de recursos humanos en empresas de servicios en Argentina?

Para roles de recursos humanos en empresas de servicios en Argentina, la verificación de antecedentes puede incluir la revisión de experiencias previas en gestión de personal, la validación de habilidades en recursos humanos y la integridad en prácticas de contratación y gestión del personal.

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Los bienes utilizados para la producción de bienes farmacéuticos pueden tener protecciones especiales durante un embargo, asegurando la continuidad de actividades críticas para la salud pública.

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La adopción en Argentina está regulada por la Ley Nacional de Adopción. Para adoptar, se requiere un proceso judicial que evalúa la idoneidad de los adoptantes y vela por el interés superior del niño. La adopción plena otorga todos los derechos y deberes como si el niño fuera biológico.

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Sí, en algunos casos, los deudores de impuestos en Argentina pueden enfrentar consecuencias penales, incluyendo procesos judiciales y posiblemente penas de prisión.

¿Cuál es el enfoque de la debida diligencia para evaluar la calidad y la seguridad de los alimentos en la industria alimentaria en Argentina?

En la industria alimentaria, la debida diligencia debe centrarse en la calidad y seguridad de los alimentos. Se deben revisar los procesos de producción, las prácticas de control de calidad y la conformidad con regulaciones alimentarias locales e internacionales. Además, es esencial evaluar la trazabilidad de los ingredientes y la capacidad para abordar posibles problemas de seguridad alimentaria.

¿Cuál es la práctica común en la verificación de antecedentes para roles de análisis de datos en empresas de tecnología en Argentina?

En empresas de tecnología en Argentina, la práctica común en la verificación de antecedentes para roles de análisis de datos puede incluir la revisión de proyectos analíticos anteriores, la validación de habilidades estadísticas y la integridad profesional al manejar información técnica y de desarrollo.

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