机器视觉工程师面试需重点关注数据处理、算法原理、项目经验及模型评估四大方向，需结合经典理论、项目实践及行业前沿技术作答。

处理数据时需熟悉数据清洗、增强及标准化方法，尤其注重缺陷数据与长尾问题的平衡；算法层面需深入理解CNN、空洞卷积等核心原理，能对比ResNet与VGG的架构差异并阐述残差块优势；项目经验需结合YOLO、SSD等模型应用场景，突出解决复杂问题如光照变化、多目标跟踪的实际能力；模型评估部分需熟练运用精确率、召回率及损失函数调优，同时关注模型轻量化与实时性要求。需特别注意跨域适配与域间差异应对策略，例如自动驾驶场景中的天气与光照鲁棒性测试。伦理安全、数据隐私及法规合规问题正成为高频考点。

面试中需展现系统性思维，既能拆解卷积操作的数学本质，也能关联AutoML与端到端架构的创新趋势。掌握Vision Transformer等前沿模型与传统方法结合的实践经验，同时可结合元学习、小样本学习应对边缘计算设备限制。注重逻辑连贯性与案例支撑，通过对比分析（如R-CNN系列与单阶段检测器优劣）体现行业洞察，同时可关联多模态学习（如视觉-语言模型）体现技术延展性。