Im Jahr 2016 promovierte Dr. Grabocka an der Universität Hildesheim mit der Dissertation "Invariante Merkmale für die Zeitreihenklassifikation", die mit dem Preis für die beste Doktorarbeit der Fakultät für Naturwissenschaften der Universität Hildesheim ausgezeichnet wurde. Von 2016 bis 2019 war er als PostDoc im Labor für Informationssysteme und maschinelles Lernen der Universität Hildesheim tätig, wo er hauptsächlich an Forschungsprojekten zur industriellen Zusammenarbeit forschte, wie zum Beispiel bei Volkswagen Financial Services für intelligentes Parken, Restwertprognose und Automatische Fahrzeugschadensermittlung.
Die Forschungsschwerpunkte von Dr. Grabocka sind die Gewinnung von räumlich-zeitlichen Daten in großem Maßstab, insbesondere die Klassifizierung von Zeitreihen. In jüngster Zeit lag sein Schwerpunkt auf der automatischen Konfiguration von Machine-Leearning-Algorithmen, die mit minimaler Fachaufsicht eingesetzt werden.
Dr. Grabocka hat Beiträge im Bereich Künstlichen Intelligenz (AI) und des Maschinellen Lernens (ML) veröffentlicht, z. B. bei ACM SIGKDD, SDM, AAAI, DAMI oder IEEE TKDE. Er ist ein reguläres Programmkomitee von AI- und ML-Konferenzen wie AAAI, IJCAI und ECML sowie Gutachter für die Journals DAMI, IEEE TKDE oder MACH.