1. 面试官：探讨特征工程在图像处理中的应用和挑战。

2. 面试官：利用自然语言处理技术实现特征工程和特征选择的方法，并讨论现有的问题和解决方案。

3. 面试官：设计一种创新的特征工程方法，用于处理时间序列数据，并比较其与传统方法的优劣。

4. 面试官：探讨在金融领域中利用特征选择技术进行特征筛选的挑战和优势。

5. 面试官：从数据稀疏性的角度，讨论特征工程在稀疏数据上的应用，并提出相关问题的解决方案。

6. 面试官：探讨深度学习与传统特征工程方法在数据预处理阶段的对比，讨论其优缺点和应用场景。

7. 面试官：设计一种能够自动化进行特征工程与特征选择的模型，讨论其实现难点和解决方案。

8. 面试官：结合业务场景，讨论特征工程在推荐系统中的应用和挑战，并提出相关的创新点。

9. 面试官：探讨特征选择在高维数据中的应用，以及如何解决因特征数量增加带来的问题。

10. 面试官：讨论特征工程在多模态数据处理中的挑战和解决方案，以及其在人工智能领域的前景和应用。