Fran Castaño
Profesor Universitario & Responsable de Innovación en Endurance Motive S.A
Construyendo puentes entre la educación tecnológica y la innovación industrial. Especialista en IoT, sistemas embebidos y TinyML con más de 20 años de experiencia en formación tecnológica avanzada y desarrollo de soluciones innovadoras en baterías inteligentes y visión artificial.
Sobre mí
Ingeniero y Profesor STEAM
Soy Fran Castaño, ingeniero de telecomunicaciones y profesor universitario STEAM con más de dos décadas formando profesionales en áreas tecnológicas avanzadas. Mi trayectoria combina la pasión por la enseñanza con la innovación tecnológica, especialmente en el desarrollo de sistemas IoT, tecnologías embebidas y Tiny Machine Learning.
Rol actual
- Profesor de Formación Profesional en Telecomunicaciones y Electrónica.
- Colaboración en el Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Valencia.
- Colaboración con la Universidad Europea de Valencia.
- Colaboración con el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos de Telecomunicación (COITT).
- Responsable de Innovación en Endurance Motive, liderando proyectos centrados en baterías inteligentes, sistemas embebidos y soluciones IoT aplicadas a industria.
Colaboraciones freelance
Servicios especializados en desarrollo de firmware, integración de sistemas IoT y formación técnica a medida.
Entrevista · COITTCV
Experiencia profesional
Profesor de Formación Profesional en Telecomunicaciones y Electrónica | Comenius Centre Educatiu
2005 – Presente- Diseño e impartición de clases prácticas en telecomunicaciones, electrónica y robótica.
- Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y metodologías activas.
- Desarrollo de proyectos interdisciplinares de innovación educativa.
- Supervisión de FCT y fpDual con alta inserción laboral.
Profesor colaborador | Máster en Ciencia de Datos | Universidad de Valencia
2024 – Presente- Impartición de contenidos sobre tecnologías emergentes.
- Aprendizaje automático aplicado con enfoque práctico.
- Introducción a sistemas embebidos y TinyML en contextos de Data Science.
Profesor Universitario STEAM | Universidad Europea de Valencia
2025 – Presente- Asignaturas prácticas de IoT, sistemas embebidos y visión artificial.
- Desarrollo de proyectos tecnológicos orientados a industria.
- Metodologías activas basadas en participación y resolución de problemas reales.
Colaborador técnico y formativo | Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos de Telecomunicación (COITT)
2025 – Presente- Colaboración en actividades formativas y divulgativas.
- Participación en iniciativas de innovación educativa y tecnológica.
- Apoyo técnico en proyectos relacionados con IoT, electrónica y sistemas embebidos.
Responsable de Innovación y Desarrollo | Endurance Motive
2018 – Presente- Liderazgo técnico en proyectos de baterías inteligentes.
- Diseño y desarrollo de sistemas embebidos e IoT industrial.
- Integración de comunicaciones industriales y monitorización en tiempo real.
- Aplicación de TinyML y visión artificial en entornos reales de industria.
- Gestión de proyectos end-to-end: definición, implementación y validación.
Proyectos educativos
Proyectos desarrollados en el ámbito educativo que combinan electrónica, sistemas embebidos, visión artificial y TinyML, con un enfoque práctico orientado a la comprensión real de la tecnología.
Clasificación de gestos con acelerómetro
Clasificación de gestos mediante redes neuronales entrenadas en PC y desplegadas en microcontrolador utilizando datos de una unidad de medida inercial (IMU).
Reconocimiento de gestos de la mano
Sistema de visión artificial para el reconocimiento de gestos de la mano, con envío de información a un sistema embebido para su procesamiento y toma de decisiones.
Detección de objetos en aula
Introducción a la visión artificial mediante detección de objetos en tiempo real aplicada a contextos educativos.
Robótica educativa y seguimiento
Proyecto de robótica educativa que combina visión artificial y control para el seguimiento de objetos y la toma de decisiones.
Reconocimiento de números con TinyML
Reconocimiento de números gestualizados con la mano mediante una unidad de medida inercial (IMU) y modelos de TinyML desplegados en un sistema embebido.
Sistema de parking inteligente
Proyecto educativo de IoT y visión artificial para la detección de plazas libres e integración de sensores y lógica embebida.
Estimación de pose humana
Estimación de la postura corporal mediante modelos de pose y visión artificial aplicada a deporte y educación técnica.
Mano robótica IoT comandada por visión artificial
Proyecto educativo de robótica avanzada basado en visión artificial e IoT,
donde una mano robótica es controlada a partir del reconocimiento visual de gestos.
🏆 Premio Nacional · Olimpiadas Teleco
Proyectos industriales destacados
Proyectos desarrollados en entornos industriales reales, orientados a la monitorización, inspección, control y desarrollo de sistemas embebidos, con especial foco en baterías inteligentes, IoT y visión artificial.
Monitorización industrial en tiempo real
Diseño e implementación de paneles personalizados en Grafana para visualizar datos de sensores industriales (baterías, IoT y comunicaciones). Integración con Telegraf, InfluxDB y dispositivos conectados vía CAN-Bus o LTE.
Monitorización de sistemas de baterías
Paneles visuales personalizados para la supervisión de voltajes, temperaturas y corrientes en sistemas de baterías, facilitando el control continuo y la detección temprana de incidencias en entornos técnicos exigentes.
Inspección inteligente con visión artificial
Aplicación de visión artificial para validar automáticamente la polaridad de celdas durante el montaje de baterías, reduciendo errores humanos y evitando fallos críticos en fases posteriores del proceso industrial.
Software de configuración de BMS
Aplicación desarrollada para configurar, parametrizar y supervisar el funcionamiento de sistemas BMS, optimizando la puesta en marcha, el ajuste de parámetros y el diagnóstico de sistemas de baterías.
Desarrollo de firmware embebido
Programación y prueba de microcontroladores en entornos reales, con integración directa de sensores y hardware para validar funciones críticas a bajo nivel y asegurar la robustez del sistema.
Coordinación técnica de proyectos
Organización y liderazgo de equipos multidisciplinares para alcanzar objetivos tecnológicos, asegurando una comunicación eficaz, una planificación sólida y un enfoque constante en resultados.
Habilidades
Conjunto de competencias técnicas y transversales adquiridas a través de la docencia, la industria y el desarrollo de proyectos reales en entornos exigentes.
Desarrollo
- Firmware embebido en microcontroladores
- IoT y sensórica industrial
- Visión artificial aplicada
- TinyML y modelos ligeros en edge
- Integración hardware–software
Soluciones técnicas
- Protocolos industriales
- Arquitecturas de comunicación (CAN-Bus, Modbus, RS485, LTE)
- Monitorización industrial en tiempo real
- Diseño de sistemas IoT escalables
- Validación y diagnóstico de sistemas
Herramientas
- Grafana, InfluxDB, Telegraf (TIG stack)
- Git / GitHub
- Entornos de desarrollo embebido
- Herramientas de depuración y test
- Plataformas de visualización de datos
Soft Skills
- Coordinación y liderazgo de equipos
- Comunicación técnica y docente
- Enfoque práctico y orientado a resultados
- Resolución de problemas complejos
- Capacidad de adaptación a entornos cambiantes
Enfoque profesional
Mi trabajo se apoya en un equilibrio entre rigor técnico y aplicabilidad real, combinando visión global de sistema, atención al detalle y una fuerte orientación a la transferencia de conocimiento, tanto en entornos educativos como industriales.
Educación
Formación académica y técnica orientada a sistemas de telecomunicaciones, electrónica industrial e inteligencia artificial aplicada, complementada con experiencias internacionales y proyectos en entornos reales.
Ingeniero de Telecomunicaciones
Universitat Politècnica de València
Proyecto final realizado en la Fachhochschule Wolfenbüttel (Alemania) en colaboración con Volkswagen, centrado en la integración de CAN-Bus en entornos industriales y sistemas de comunicación.
Máster en Deep Learning e IA Generativa
Datamecum
Formación avanzada en modelos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial generativa, con especial atención a aplicaciones prácticas y casos de uso reales.
Programa Técnico en Data Science
Datamecum
Formación especializada en inteligencia artificial aplicada, modelos generativos, aprendizaje automático y análisis de datos, con uso intensivo de Python, TensorFlow, Pandas y herramientas de visualización.
Técnico Especialista en Electrónica Industrial
IES Enric Valor · València
Formación técnica sólida en electrónica industrial, instrumentación, automatismos y fundamentos de telecomunicaciones, constituyendo la base de mi desarrollo posterior en el ámbito embebido e industrial.
Contacto
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