1. 面试官：设计一种新型的时间序列特征提取方法，可以克服传统方法在处理多变量时间序列数据时容易受到维度灾难的问题。

2. 面试官：如何在时间序列数据中检测和处理季节性波动，以提高数据预测的准确性和稳定性？

3. 面试官：探讨在时间序列特征工程中如何应对缺失值和异常值处理策略，确保特征提取的有效性和鲁棒性。

4. 面试官：设计一种时间序列相似度度量算法，能够对时间序列数据进行有效的相似性比较和聚类分析。

5. 面试官：如何处理具有长期记忆的时间序列数据，以及如何有效地提取和利用长期记忆特征？

6. 面试官：分析时间序列数据的周期性变化，并提出一种全新的周期性特征提取和描述方法，能够捕捉数据的周期模式。

7. 面试官：讨论在时间序列特征工程中如何结合深度学习模型，来提取高级抽象的时间序列特征，以更好地应对复杂的时序数据问题。

8. 面试官：设计一种时间序列模式发现方法，可以自动发现并描述数据中的隐含模式和规律，为异常检测和趋势预测提供支持。

9. 面试官：探索如何处理具有异质性时间序列数据，设计一种通用的特征工程方法，能够适用于不同类型的时间序列数据。

10. 面试官：提出一种新颖的时间序列特征选择和降维方法，能够在保留关键信息的同时，减少特征维度和提高模型解释能力。